通过mlop实现GPU访问的民主化

Domino与英伟达合作^®, 支持开放, 协作, 可再生的模型开发, 培训, 和不受DevOps约束的管理-以高效为动力, 端到端计算. 民主化GPU访问 为数据科学团队提供强大的英伟达人工智能解决方案, 在云中, 或者在现代混合云中.

提供自助访问基础设施

随需应变, 数据科学家可以使用开源和商业数据科学工具优化的最新英伟达 gpu启动工作区, 框架, 和库.

自动化耗时的开发操作，通常需要启动gpu加速的研究环境. 附加支持最流行的分布式计算框架——Spark的自动伸缩集群, 雷, 和Dask -动态增长和收缩，以满足深度学习和训练工作负载的需求，同时节省成本.

Domino和英伟达确保了整个体验是无缝的, 因此，数据科学家可以专注于研究，而IT团队可以消除基础设施配置和调试任务.

集中协调工作负载以提高生产率

通过Domino的跨记录工具的单一系统协调所有数据科学工作负载, 包, 基础设施, 和计算框架.

为数据科学家提供对他们首选的ide的自助访问, 语言, 他们可以专注于数据科学创新.

降低成本, 管理, 并通过工具和英伟达的基础设施在项目和团队之间的中心位置整合和协调来支持负担.

复制作品和复合知识

跨团队和不同工具跟踪所有的数据科学工件——包括代码, 包版本, 参数, 英伟达的基础设施,更多的.

建立完整的可见性, 可重复性, 以及跨端到端生命周期的任何时候的可重现性.

使用不同工具的团队可以在项目中无缝协作, 有能力利用有价值的见解和收获集体智慧的流动.

简化推理 & 举办

支持端到端的模型生命周期，从概念到生产-探索数据, 火车模型, 验证, 部署, 监控, 并重复-在一个单一的平台与最新的英伟达 GPU加速能力.

在模型或分析准备好之后, Domino使得数据科学家很容易将其作为API发布, 将其整合到web应用中, 或者将其部署为预定的作业. 一旦发布了模型，Domino就可以自动执行监视漂移和确保模型运行状况所需的数据捕获过程.

通过通用模式和实践使数据科学专业化, 使用减少摩擦和加速生命周期步骤和转换的工作流, 因此，所有参与数据科学的人都可以最大限度地提高生产率和影响力.

Drive GPU资源利用率

容易提供, 分享, 并将英伟达 GPU资源管理到不同的硬件层，支持各种不同的用户和用例. 根据用户组设置权限，有效利用宝贵的计算资源.

Domino在英伟达 A100张量核心GPU上支持英伟达多实例GPU (MIG)技术, 管理员可以更进一步, 允许多达56个并发笔记本电脑或托管模型, 每个都有一个独立的GPU实例.

Domino为IT提供了GPU硬件利用率的可见性. 使用信息和跟踪可以通知集中的IT团队轻松地分配资源和退款, 同时还测量支持gpu的模型正在生成的业务价值.

Domino & 英伟达透视图|企业MLOps扩展

Ventana研究电子书

缩小数据科学家和IT之间的鸿沟

By Ventana研究由达美乐和英伟达委托.

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约翰逊如何 & 约翰逊正在他们的业务中嵌入数据科学

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数据中心就绪的MLOps | Domino现在已为英伟达 AI企业验证

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功能集成

Domino与英伟达的紧密合作意味着百汇游戏官网下载的企业MLOps平台支持广泛的英伟达加速计算解决方案.

英伟达帕特
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专门的人工智能基础设施

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主流服务器

NetApp ONTAP人工智能
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融合基础设施

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GPU云计算

一流的AI培训

自动化所需的开发操作，以优化强大的英伟达帕特硬件的利用率. Domino的企业MLOps平台是一个 英伟达帕特-Ready软件解决方案在DGX系统上使用，经过测试和认证，具有革命性的性能.

有了这么大的能量，只需点击几下鼠标, 深度学习等重要研究可以在很短的时间内完成.

领先的企业MLOps平台优化了专用的基础设施，为数据科学创新奠定了基础.
自动创建、管理和扩展多节点集群，并在培训完成后释放它们. 自动伸缩集群使用最常用的分布式计算. 框架:Spark, 雷和Dask.
轻松地利用单个DGX系统来支持各种不同的用户和用例. 按用户组分配权限，有效利用资源.

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数据Center-Ready MLOps

开发, 部署, 并在现有的企业基础设施上管理gpu加速的数据科学工作负载. Domino对英伟达AI企业的验证结合了工作负载编排的企业MLOps优势, 自助服务的基础设施, 与主流加速服务器上的虚拟化进行成本效益高的大规模协作.

更快地将模型投入生产, 具有成本效益的扩展和扩展潜力的企业范围部署.
企业级安全, 可管理性, 和支持, Domino验证运行在VMware vSphere®和Tanzu -所有部署在业界领先, 来自主流服务器供应商的nvidia认证™系统.
通过按需启动Domino工作区，将重点放在研究而不是开发操作上, docker映像配置了最新的数据科学工具和框架-与英伟达 gpu优化-自动存储和版本代码, data, 和结果.

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英伟达帕特提供的集成MLOps和GPU解决方案

Domino平台, 结合NetApp®ONTAP AI, 为寻求分配计算资源和集中数据科学工作的公司提供了一个集成的解决方案.

简化, 规模, 并将机器学习和深度学习的数据管道与ONTAP AI经过验证的架构集成, 由英伟达帕特服务器和NetApp云连接全闪存存储驱动.

通过优化、灵活、有效的解决方案，降低风险并消除基础设施竖井.
通过在ONTAP AI基础设施上使用Domino的Enterprise MLOps平台简化数据科学堆栈的配置和部署，您可以更快地开始.
NetAPP ONTAP人工智能, 由英伟达帕特服务器和NetApp云连接闪存存储驱动, 是第一批交流基础设施堆栈之一吗, 旨在帮助企业充分实现人工智能和深度学习的前景.

了解更多关于Domino的信息 & NetAPP

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在云中扩展Domino和英伟达的视野

Domino充当云的前端, 自动化为数据科学工作负载设计的弹性计算，同时让IT管理和监控使用情况. 英伟达的gpu加速解决方案可在所有顶级云平台上使用.

Domino的平台可以在各种配置中支持英伟达 gpu，以支持您选择的云基础设施和采购.

主要的云提供商: 英伟达 gpu加速解决方案可用于所有顶级云平台. Domino支持英伟达的图形处理器 AWS, Azure, 谷歌云, OVHcloud,更多的.
云市场: Domino可以通过以下方式获得 AWS市场和 Azure市场.
管理服务: 塔塔咨询服务公司(TCS)提供单一服务, 融合端到端培训解决方案, AI, ML, 以及使用Domino和英伟达帕特系统托管的深度学习模型 TCS企业云.