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ホワイトペーパー
- DXの柱とされるAIですが、その開発にはAI開発環境の構築を始めとしたさまざまな課題が立ちはだかります。機械学習モデルのライフサイクルを管理する「MLOps」を取り入れたAI基盤サービスの効果を、事例を交えて解説いたします。最終更新日: 2022年2月15日

活用シーン
- 各部門でAIプロジェクトが発足するたびに、AI開発環境をそれぞれ準備していないでしょうか?複数のAI開発環境の準備や運用管理は、それだけでも大変な作業です。そこで、「AI開発環境の仮想化」により、効率的なAI開発環境の運用と、各部門のAI開発者へのスピーディーなGPUリソースの割り当てができるようになります。最終更新日: 2023年3月14日
- 大学・高等専門学校の全学生向けのAIの講義で使用する端末を学生ごとに用意するのではなく、PRIMERGY上の仮想環境を活用することで、高性能なGPUを活用した学習環境を初期投資を抑えつつ各学生に提供することが可能です。また、講師による各学生への学習環境の提供も、複雑な操作無しに実施できます。最終更新日: 2023年3月14日

関連情報・関連サイト
- 2021年2月25~26日にオンラインでLIVE配信された国内最大級のデータ活用イベント「NetApp INSIGHT」のレポート記事です。ハイブリットクラウドに加えて「AI基盤におけるデータ利活用に向けた取り組み」として、Zinraiディープラーニング システムとAI基盤サービスについてもご紹介しました。詳細は下記サイトをご確認願います。
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