Machine Learning: Anaconda Enterprise 5.2 erweitert die GPU-Nutzung
In der neuen Version der Machine-Learning-Plattform Anaconda Enterprise können Entwickler ein zentrales GPU-Cluster aufteilen.
(Bild: SilviaP_Design, Pixabay)
- Björn Bohn
Version 5.2 der auf die Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) zugeschnittenen Plattform Anaconda Enterprise ist erschienen. Die neue Version fügt dabei erweiterte Möglichkeiten für GPU-beschleunigtes, skalierbares, maschinelles Lernen und Cloud-natives Modellmanagement hinzu. So sollen Entwickler jetzt ein zentrales GPU-Cluster teilen können, um komplexe Machine-Learning-Modelle schneller und kostengünstiger trainieren zu können. Außerdem können Nutzer jetzt Aufgaben und Deployments planen, die Anaconda Enterprise dann einmalig oder wiederholend ausführt.
Darüber hinaus bietet Anaconda Enterprise nun eine externe Git-Integration. Damit können Nutzer auf Quellcode-Kontrollsysteme und Continuous-Integration-Werkzeuge zurückgreifen. Die ausführliche Dokumentation zu Anaconda Enterprise 5 bietet weitere Informationen zur Plattform.
Konferenz zu Machine Learning
Auf der in London stattfindenden M³-konferenz hält Stan Seibert von Anaconda einen Vortrag zur Beschleunigung von Deep Learning mit GPUs. Die Konferenz findet vom 15. bis 17. Oktober in London statt, Veranstalter sind The Register und heise Developer.
Bei der quelloffenen Anaconda Distribution 5.2, einer Distribution der Programmiersprachen Python und R speziell für Datenforscher und Machine Learning, waren vor allem Sicherheitsfehler behoben worden. Außerdem haben ihre Macher die Multi-User-Installation für Windows mit einer Änderung für das Arbeitsverzeichnis versehen. Laut Anaconda nutzen über 6 Millionen Datenforscher weltweit die Anaconda Distribution.
Bei Anaconda Enterprise handelt es sich hingegen um eine Softwareplattform zum Entwickeln und Steuern von Data-Science- und KI-Pipelines. Weitere Details zur neuen Version finden sich in der offiziellen Ankündigung. (bbo)
