戴尔EMC与Comet宣布机器学习平台合作

借助Dell EMC PowerEdge参考架构，企业可以比设计正确的配置和部署解决方案快大约6-12个月来部署经过人工智能工作负载优化的机架系统。企业现在可以依靠经过我们戴尔工程师测试和验证的体系结构，并且知道可以在需要的时间和地点获得服务。

彗星平台

Comet联合创始人兼首席执行官Gideon Mendels说：为企业数据科学团队安排和管理堆栈是我们许多客户的巨大痛苦。戴尔EMC的Kubeflow和Kubernetes解决方案是同类最佳的，并且是任何希望构建健壮且可扩展的ML平台的数据科学团队的绝佳选择。”

Comet是一个元机器学习实验平台，允许用户自动跟踪其指标，超参数，依赖关系，GPU利用率，数据集，模型，调试样本等。通过利用Comet，数据科学团队可以产生更快的研究周期，以及更加透明和协作的数据科学。Comet还提供了内置的超参数优化服务，交互式混淆矩阵，完整的代码跟踪和可重复性功能。彗星本地安装可以支持任何规模的团队，从单台机器到分布式微服务。

杰出的产品之一让您质疑没有它的功能。Comet为数据科学团队提供了所需的自动化和生产力功能，但他们从不进行自我开发，” Distinguished高级首席工程师Phil Hummel说。 Dell EMC技术人员。

该参考架构利用由Canonical的Charmed Kubernetes和Kubeflow 支持的Dell EMC支持AI的Kubernetes解决方案，该解决方案符合AI工作负载的所有要求。该解决方案包括100%上游Kubernetes最新代码，这些最新代码包装在易耗包装中，并得到Canonical支持。

戴尔EMC和Comet的参考体系结构和数据科学团队用户案例说明了我们的联合解决方案如何为团队提供管理机器学习工作流程所需的工具和基础架构-数据存储，实验和模型构建以及部署，同时提供灵活而强大的部署团队规模的选择。要了解有关Dell EMC的AI启用的Kubernetes集群选项的更多信息，请在此处阅读更多信息或直接与Dell EMC 联络以安排呼叫。

要了解有关Comet的元机器学习平台的更多信息，请在此处阅读有关Comet的更多信息，或联系Comet的客户解决方案团队以获取更多信息或安排演示。