Freiheit beim Testen, Entwickeln und Skalieren
Maschinelles Lernen erfordert Zeit, die Fähigkeit zu skalieren und zu experimentieren, wenn man zu den richtigen Ergebnissen gelangen will. Weg von proprietären Diensten und Verträgen, und zahlen Sie nur für die GPUs, dedizierten Instanzen und anderen Ressourcen, die Sie auch tatsächlich nutzen.
Für Hybrid und Multicloud
Entdecken Sie eine Cloud-Infrastruktur, die so iterativ ist wie Ihre Machine-Learning-Algorithmen und ihre vorhandenen Cloud- oder On-Premise-Ressourcen nahtlos ergänzt. Keine proprietären Dienste oder Verträge, an die Sie gefesselt sind. Nutzen Sie so viele Ressourcen, wie Sie für kurzfristige Projekte oder eine langfristige Lösung benötigen.
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