IBMs Deep Learning as a Service nutzt die Cloud, um die KI für Entwickler zu demokratisieren

Gartner: Dies sind die Lektionen, die jedes Unternehmen über KI lernen muss. Führungskräfte steuern KI-Projekte, indem sie die Technologie kaufen, bauen und auslagern, sagt Conner Forrest von TechRepublic.
Erstellen Sie ein Dia-Deck, einen Pitch oder eine Präsentation? Hier sind die großen Imbissbuden:
  • IBM hat auf der Think 2018-Konferenz in Las Vegas sein DLaaS-Programm (Deep Learning as a Service) für KI-Entwickler vorgestellt.
  • IBM kündigte auf der Think 2018 neue Cloud-Integrationen und Sicherheitsdienste für sein Produktportfolio an.

Auf der Think 2018-Konferenz in Las Vegas am Dienstag stellte IBM sein DLaaS-Programm (Deep Learning as a Service) für Entwickler künstlicher Intelligenz (KI) vor.

Der Service ist über Watson Studio erhältlich und soll Entwicklern laut einer Pressemitteilung dabei helfen, Hunderte von Deep-Learning-Trainingsmodellen gleichzeitig auszuführen und gleichzeitig ihre neuronalen Netze auszubauen. Laut einem Whitepaper von IBM-Forschern arbeitet das Unternehmen seit mindestens Mitte letzten Jahres an dem Service.

IBM und andere Anbieter mit ähnlichen Diensten demokratisieren den Zugriff auf diese Tools, indem sie die Leistung der Cloud nutzen, um KI-Funktionen wie Deep Learning bereitzustellen. Da Unternehmen keine teure Hardware bauen und warten müssen, um mit Deep Learning zu experimentieren, könnte dies bedeuten, dass mehr Unternehmen die Leistungsfähigkeit der KI in ihren eigenen Produkten und Dienstleistungen nutzen können.

"DLaaS bietet Entwicklern die Flexibilität, beliebte Deep-Learning-Bibliotheken wie Caffe, Torch und TensorFlow in der Cloud mit minimalem Aufwand skalierbar und belastbar zu verwenden", heißt es in dem Whitepaper. "Die Plattform verwendet eine Verteilungs- und Orchestrierungsschicht, die das Lernen aus einer großen Datenmenge in angemessener Zeit über Rechenknoten hinweg ermöglicht."

Das DLaaS-Produkt verfügt laut Artikel auch über eine Ressourcenbereitstellungsschicht. Auf diese Weise können Jobs über heterogene Ressourcen hinweg verwaltet werden, z. B. mithilfe von Grafikprozessoren und Zentraleinheiten zum Ausführen von Workloads.

Benutzer sammeln und organisieren einfach ihre Daten, bevor sie sie in den Dienst hochladen. IBM startet die Schulung automatisch und stoppt sie nach Abschluss, um Ressourcen bereitzustellen, damit der Benutzer nicht zu viel bezahlt. Diese Automatisierung könnte auch im Deep-Learning-Prozess Zeit sparen.

Zusätzlich zur DLaaS-Initiative kündigte IBM an, dass neue IBM Power Server, die für KI entwickelt wurden, in Richtung bestimmter Cloud-Rechenzentren gehen werden, heißt es in der Pressemitteilung. IBM Cloud Object Storage wird jetzt auch eine Hochgeschwindigkeits-Datenübertragungsoption namens IBM Aspera zum Verschieben von Daten in die Cloud enthalten.

In der Pressemitteilung heißt es außerdem, dass ein neues IBM Cloud Private Data-Angebot Daten "100-mal schneller als die Konkurrenz aufnimmt und Daten für die KI bereit macht", und ein weiterer neuer SQL-Service wird die Datenanalyse vereinfachen.

Die Sicherheit wurde auch bei Think verbessert, als IBM bekannt gab, dass seine Hyper Protect-Servicefamilie die FIPS 140-2 Level 4-Zertifizierung erhalten hat. Neue Funktionen für Cloud-Apps wie IBM Cloud Security Advisor tragen ebenfalls zur Sicherheit bei, und eine neue Cloudflare-Partnerschaft verbessert auch die Sicherheit bestimmter Websites.

Um die Einhaltung der DSGVO zu ermöglichen, liefert New Relic Services aus dem Rechenzentrum von IBM Cloud in Frankfurt. In der Pressemitteilung wurde außerdem darauf hingewiesen, dass neue "Funktionen für die IBM Cloud Private-Plattform es Unternehmen ermöglichen, ihre eigenen Clouds in internen oder externen Rechenzentren zu erstellen". Es wurden auch tiefere SAP-Integrationen und ein IBM Cloud Container Service für Bare Metal angekündigt.

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