L’infrastruttura è un componente critico quando si permette ai team AI/ML di produrre i risultati più veloci e preziosi per problemi di calcolo ad alte prestazioni, massimizzando al contempo l’utilizzo delle risorse. Le capacità di ricerca possono essere accelerate per affrontare carichi di lavoro complessi sfruttando le workstation e i server costruiti ad hoc che risolvono i problemi hardware correlati, dalla prototipazione sulla workstation alla distribuzione e allo scaling sul server.
Parleremo di:
- Considerazioni progettuali e pratiche dalla workstation al server con esempi pratici
- Sicurezza, prestazioni e priorità di costo
- Il ruolo di Kubeflow nel far funzionare al meglio l’IA per le esigenze aziendali
Chi dovrebbe partecipare:
Ingegneri dati AI/ML, scienziati, leader della ricerca, product manager, sviluppatori e team operativi che vogliono massimizzare il tempo dedicato alla produzione di risultati.