HPE disponibiliza solução para a gestão de todo o ciclo de vida de machine learning
Nova solução HPE ML Ops agiliza o time-to-value da inteligência artificial de meses para dias e promove agilidade DevOps ao ciclo de vida do modelo machine learning


A Hewlett Packard Enterprise anuncia o lançamento de uma solução de software baseada em contêiner, a HPE ML Ops, para ajudar todo o ciclo de vida de machine learning em ambientes on-premises, de cloud pública ou híbrida. A nova solução apresenta um processo baseado no conceito DevOps, padronizando workflows de machine learning e acelerando as implantações de IA de meses para dias.

A tecnologia amplia os recursos da plataforma de software de contêiner BlueData EPIC, provendo ao time de ciência de dados acesso on-demand a ambientes em contêiner para IA, machine learning e analytics. A BlueData foi adquirida pela HPE em novembro de 2019 para reforçar suas ofertas nessas áreas e complementar o portfólio da companhia em soluções de TI híbrida e em serviços oferecidos pelo HPE Pointnext.

O processo de adoção de inteligência artificial por empresas mais do que dobrou nos últimos quatro anos[1], e as organizações continuam a investir tempo e recursos na construção de modelos de machine e deep learning para uma grande variedade de casos de uso de IA, como detecção de fraudes, medicina personalizada e análises preditivas. Contudo, o maior desafio dos profissionais vem sendo operacionalizar machine learning, justamente a “a última milha” do processo de implementar, gerenciar e efetivamente extrair valor disso para os negócios. De acordo com o Gartner, em 2021 ao menos 50% dos projetos de ML não estarão completamente implementados por dificuldades de operacionalização[2].

O HPE ML Ops transforma as iniciativas de IA de experimentações e projetos-piloto a operações de nível empresarial com produção por meio do endereçamento de todo o ciclo de vida de machine learning – da preparação de dados e modelo de construção ao treinamento, implementação, monitoramento e colaboração.

“Somente modelos operacionais de machine learning entregam valor ao negócio”, afirma Kumar Sreekanti, SVP e CTO de Hybrid Cloud na HPE. “Com o HPE ML Ops entregamos a única solução de classe empresarial que operacionaliza o ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta para implementações on-premisses ou em cloud híbrida. Estamos trazendo a velocidade DevOps para ML e promovendo um time-to-value da IA mais rápido para a organização”.

“Varejo, bancos, manufatura, saúde, praticamente todas as indústrias estão adotando ou considerando IA e ML para desenvolver produtos e serviços inovadores para obter vantagem competitiva. Enquanto a maioria dos negócios estão intensificando a fase de construção e treinamento de seus projetos nesse sentido, eles estão lutando para operacionalizar todo o ciclo de vida do ML, desde o PoC até o piloto, para implantação e monitoramento da produção”, destaca Ritu Jyoti, vice presidente de Estratégias de Inteligência Artificial na IDC. “A HPE está preenchendo essa lacuna ao abordar todo o ciclo de vida do ML com sua oferta baseada em contêiner e independente de plataforma, apoiando uma variedade de requisitos operacionais de ML e acelerando o tempo geral para geração de insights e incremento dos resultados de negócios”.

“Nossos jogos online geram bilhões de pontos de dados todos os dias”, diz Alex Ryabov, chefe de Serviços de Dados na Wargaming. “Usando modelos complexos de ML, nossos cientistas de dados alavancam esses dados para análises prescritivas com foco em melhorar a experiência e fidelidade de nossos gamers. Com o software BlueData da HPE estamos usando contêineres para machine learning e ambientes de analytics para ajudar a melhorar a eficiência operacional e otimizar nosso negócio”.  

Com o HPE ML Ops, os times de ciência de dados envolvidos com a criação e implantação de modelos de ML podem se beneficiar da solução mais completa de operacionalização e gerenciamento de ciclo de vida para IA:

·        Construção do modelo: Ambientes de sandbox de autoatendimento pré-empacotados para ferramentas de ML e notebooks de ciência de dados

·        Modelo de treinamento: ambientes de treinamento escaláveis e com acesso seguro aos dados

·        Implantação de modelo: Implantação flexível e rápida com reprodutibilidade

·        Monitoramento de modelo: Visibilidade ponta a ponta por todo o ciclo de vida do modelo de ML

·        Colaboração: Permite workflows CI/CD com código, modelo e repositórios de projeto

·        Controle e segurança: Multilocação segura e com integração com mecanismos de autenticação

·        Implantação híbrida: Adequado para sistemas on-premises, em cloud pública ou híbrida


O HPE ML Ops trabalha com uma ampla variedade de estruturas de machine e deep learning de código aberto, incluindo Keras, MXNet, Pytorch e TensorFlow, bem como com aplicações comerciais de ML do ecossistema de parceiros de software como Dataiku e H2O.ai.

“Como parceiros de longa data da HPE PointNext, estamos muito felizes porque a BlueData agora é parte da HPE”, diz Florian Douetteau, CEO da Dataiku. “Na Dataiku, nos esforçamos para levar a adoção de machine learning em larga escala a todas as empresas. A combinação do Dataiku com o software BlueData da HPE ajudará nossos clientes a escalar e operacionalizar com sucesso seus projetos de ML, proporcionando um impacto real em seus negócios”