• HPE Machine Learning Development Environment는 HPE의 기계 학습 및 인공 지능 솔루션을 개발하고 관리하기 위한 환경을 제공하는 플랫폼입니다. 이 환경은 데이터 과학자, 개발자 및 엔지니어가 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 사용되며, 기계 학습 및 딥 러닝 프로젝트를 지원하는 다양한 도구와 리소스를 제공합니다.
• HPE Machine Learning Development Environment 과정은 사용자가 더 빠르고 효율적으로 기계 학습 모델을 개발하고 실행할 수 있도록 도와줍니다

• HPE MLDE에 대한 이해가 필요한 시스템 관리자 등

1. HPE AI Software Platform Overview

• 고객의 AI의 Needs와 AI의 Trend에 맞는 솔루션에 대한 아키텍처 소개
• HPE MLDM, MLDE, Ezmeral솔루션에 Overview 및 장단점 소개

2. MLDM 소개

• MLDM 중요성
• MLDM 아키텍처
• MLDM의 주요 특징 및 솔루션 포지셔닝
• 데이터 전처리 프로세스 및 파이프 라인을 통한 데이터 버전 관리 기능 소개

3. MLDE 소개

• MLDE 아키텍처
• MLDE의 필요성
• MLDE의 개념을 소개하여 주요 특징으로, Automated model tuning, Cluster-backed notebooks, commands, and shells, Cluster management, Distributed training, Experiment collaboration, Visualization의 기능을 설명

4. MLDE Installation

• MLDE 설치 환경에 대한 이해
• MLDE Installation실습

5. MLDE 인터페이스 설명

• MLDE GUI를 통해 모니터링, 분산학습지원등, MDLE의 주요 특징 소개 및 시스템 관리 및 제어 스케쥴링 관련 기능 설명
• Elasticsearch-Backed Logging
• Historical Cluster Usage Data
• Troubleshooting
• Upgrade
• User Accounts
• Managing Remote Users
• Workspaces and Projects
• Binding Resource Pools to Workspaces
• Security

6. 예제 구성

• 모델 개발자 환경 구성
• PyTorch 모델을 MLDE에 포팅
• Detached Mode의 구현
• Epoch-Base Metrics