AI i företaget? Det är dags att sluta spela och börja distribuera

Källnod: 1573089

Webinar Det enda som saknas? Ett tillförlitligt sätt att säkerställa att deras idéer och experiment kan gå snabbt genom utveckling till distribution i stor skala över vilken plattform som helst som är mest lämplig.

Utan det står de inför ständig omverktyg för olika plattformar, samtidigt som de aldrig utnyttjar de tillgängliga resurserna fullt ut. Eller de kan välja en dedikerad end-to-end-plattform – om de inte har något emot en begränsad verktygssats och har ett obegränsat kreditkort.

Men det finns ett annat sätt. Red Hats OpenShift Data Science öppnar upp för både utveckling och driftsättning, och du kan ta reda på mer genom att lyssna på detta kommande webbseminarium "Bygga en strömlinjeformad plattform för Enterprise AI” den 16 december kl. 9 PT / 12 ET / 5 GMT.

The Next Platforms Nicole Hemsoth kommer att få sällskap av Red Hats produktmarknadschef för molndatatjänster, Will McGrath, och huvudarkitekt för Red Hat OpenShift Data Science, Karl Eklund, samt Intel AI tekniska konsultingenjör, Rachel Oberman, och OpenVINO-produkten manager, Ryan Loney.

De kommer att diskutera varför så många AI-experiment är dömda att misslyckas, långt innan utvecklarna kommer någonstans nära att distribuera till produktion.

Men de kommer också att förklara hur Red Hat OpenShift Data Science tillhandahåller en plattform som gör det möjligt för AI-specialister att använda sina föredragna verktyg och ramverk, övertygade om att de kan installeras i produktion i stor skala.

Och de kommer att diskutera hur Intels OpenVINO och OneAPI AI Kit kan påskynda utvecklingen ytterligare, hjälpa till att optimera modeller, snabba upp implementeringen och öppna upp en värld av hårdvaruplattformar.

För att ta del av denna fascinerande konversation är det bara att gå här. och registrera dig. Vi ser till att du blir påmind på dagen – och sedan kan du börja räkna ner till implementering.

Källa: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/12/15/ai_enterprise_deployment/

Tidsstämpel:

Mer från Registret