使用MLOps民主化GPU访问

多米诺与NVIDIA合作^®, supports open, collaborative, reproducible model development, training, 并且管理不受DevOps的约束——以高效为动力, end-to-end compute. Democratize GPU access 通过为数据科学团队提供强大的NVIDIA AI解决方案-在内部部署, in the cloud, or in the modern hybrid cloud.

提供自助访问基础设施的服务

使用最新的NVIDIA gpu启动按需工作区, 使用开源和商业数据科学工具进行优化, frameworks, 还有库——不需要开发人员.

附加自动伸缩集群，动态增长和收缩-使用流行的计算框架，如Spark, Ray, 和Dask——满足深度学习和训练工作量的需求.

数据科学家可以专注于研究，而IT团队则可以消除基础设施配置和调试任务.

集中编排工作负载以提高工作效率

Domino充当跨记录工具的单一系统, packages, infrastructure, and compute frameworks.

为数据科学家提供对其首选ide的自助访问, languages, 和软件包，这样他们就可以专注于数据科学创新.

Reduce IT costs, management, 并通过在各个项目和团队的中心位置整合和编排的工具和NVIDIA基础设施来支持负担.

再现工作和复合知识

跟踪跨团队和不同工具的所有数据科学工件——包括代码, package versions, parameters, NVIDIA infrastructure, and more.

Establish full visibility, repeatability, 以及在整个端到端生命周期中的任何时候的再现性.

使用不同工具的团队可以在项目上无缝协作, 有能力利用有价值的见解和收获集体智慧的流动.

Streamline Inference & Hosting

支持从构思到生产-探索的端到端模型生命周期, train, validate, deploy, monitor, 并在单一平台上重复使用最新的NVIDIA GPU加速功能.

Domino使数据科学家可以轻松地将模型作为API发布, integrated in a web app, 或作为计划作业部署—同时监视漂移和持续运行状况.

通过通用模式和工作流实践，减少摩擦，使数据科学专业化, 因此，所有参与数据科学的团队都可以最大限度地提高生产力和影响力.

GPU资源的驱动器利用率

轻松配置、共享和管理NVIDIA GPU资源. 根据用户组和用例设置权限，保证宝贵的计算资源得到有效利用.

随着Domino在NVIDIA A100张量核心GPU上支持NVIDIA多实例GPU (MIG)技术, 管理员可以允许多达56个并发笔记本或托管模型, 每个都有一个独立的GPU实例.

Domino为IT提供了对GPU硬件利用率的可见性. 使用信息和跟踪使IT能够轻松地分配资源和退款，同时还可以衡量ROI.

受到各行业客户的信赖

了解企业如何使用Domino和NVIDIA构建模型驱动的竞争优势

Allstate

卓越保险分析中心

将基于事实的决策编织到组织结构中.

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Lilly

在整个医疗保健价值链中扩展创新

如何大规模部署数据科学——从组织战略到基础设施和工具.

Watch panel

Lockheed Martin

Anomaly Detection in Aerospace & Manufacturing

应用领先的数据科学来推动火箭科学的界限.

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Topdanmark

自然语言处理在保险中的应用

模型驱动的策略审批比传统方法快800倍.

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Johnson & Johnson / Janssen

医药图像分类 & Biotech

深度学习模型的开发速度加快10倍，以提供精准医疗.

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AES

能源预测性维护 & Utilities

管理发电设备, optimize liquid gas shipping, make hydrology predictions, and more.

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Domino & NVIDIA Perspectives |缩放企业中的MLOps

Ventana Research Whitepaper

首席数据和分析官的五大考虑因素

利用MLOps加速混合云中的企业数据科学

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On-Demand NVIDIA GTC Panel

Kubernetes作为企业MLOps基础的愿景

向Kubernetes和gpu加速数据科学的创新者学习.

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On-demand NVIDIA GTC Panel

How Johnson & Johnson正在将数据科学嵌入其业务中

Discussion featuring Johnson & Johnson CIO, Jim Swanson

Watch now

Featured Integrations

达美乐与NVIDIA的密切合作意味着永利贵宾会的企业MLOps平台支持广泛的NVIDIA加速计算解决方案.

NVIDIA DGX Systems
Purpose-Built for AI
-+

NVIDIA AI Enterprise
Mainstream Servers
-+

NetApp ONTAP AI
Converged Infrastructure
-+

Cloud
GPU Cloud Computing
-+

Best-in-class AI Training

自动化开发所需的优化利用强大的NVIDIA DGX硬件. Domino的企业MLOps平台是一个 NVIDIA DGX-Ready软件解决方案，经过测试和认证，可用于DGX系统，提供革命性的性能.

只需点击几下鼠标就能获得如此强大的能量, 像深度学习这样的重要研究可以在很短的时间内完成.

领先的企业MLOps平台通过专门构建的基础设施进行优化，为数据科学创新树立了标杆.
自动创建、管理和扩展多节点集群，并在训练完成后释放它们. 自动伸缩集群适用于最常见的分布式计算. 框架:Spark、Ray和Dask.
轻松利用单个DGX系统来支持各种不同的用户和用例. 按用户组分配权限，保证用户的使用效率.

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Data Center-Ready MLOps

Develop, deploy, 并在现有企业基础设施上管理gpu加速的数据科学工作负载. Domino针对NVIDIA AI Enterprise的验证结合了工作负载编排的Enterprise MLOps优势, self-serve infrastructure, 以及在主流加速服务器上实现虚拟化的高效规模协作.

更快地将模型投入生产, 具有成本效益的扩展和企业范围部署的潜力.
Enterprise-grade security, manageability, and support, 与Domino验证运行在VMware vSphere®与Tanzu -所有部署在行业领先的, 来自主流服务器供应商的nvidia认证™系统.
通过按需启动Domino工作区，专注于研究而不是开发, docker镜像配置了最新的数据科学工具和框架-与NVIDIA gpu优化-自动存储和版本控制的代码, data, and results.

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Domino关于NVIDIA AI企业解决方案简报

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集成mlop和GPU解决方案，由NVIDIA DGX提供支持

The Domino platform, combined with NetApp® ONTAP AI, 为希望分配计算资源和集中数据科学工作的公司提供集成解决方案.

Simplify, scale, 并将机器学习和深度学习的数据管道与ONTAP AI经过验证的架构集成在一起, 由NVIDIA DGX服务器和NetApp云连接的全闪存存储提供支持.

通过优化的、灵活的、经过验证的解决方案，降低风险并消除基础设施孤岛.
使用ONTAP AI基础架构上的Domino企业MLOps平台简化配置和部署数据科学堆栈，从而更快地开始工作.
NetAPP ONTAP AI, 由NVIDIA DGX服务器和NetApp云连接闪存提供支持, 是第一个转换的基础设施堆栈之一吗, 旨在帮助企业充分实现人工智能和深度学习的前景.

Learn More About Domino & NetAPP

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借助Domino和NVIDIA在云端拓展视野

Domino充当云的前端, 自动化为数据科学工作负载设计的弹性计算，同时让IT管理和监控使用情况. NVIDIA的gpu加速解决方案可通过所有顶级云平台使用.

达美乐平台可以支持各种配置的NVIDIA gpu，以支持您对云基础架构和采购的选择.

Major Cloud Providers: NVIDIA gpu加速解决方案可通过所有顶级云平台使用. Domino supports NVIDIA GPUs on AWS, Azure, Google Cloud, OVHcloud, and more.
Cloud Marketplaces: Domino is available via AWS Marketplace and Azure Marketplace.
Managed Service: 塔塔咨询服务公司(TCS)提供单一的, 用于培训的聚合端到端解决方案, AI, ML, 以及使用Domino和NVIDIA DGX系统的深度学习模型 TCS Enterprise Cloud.