Machines virtuelles pour la data science

Avec l’explosion des données d’entreprise (des données clients à l’Internet of Things), les data scientists ont besoin de la flexibilité nécessaire pour explorer et construire rapidement des modèles. Mais l’achat de nouveau matériel pour répondre à une demande temporaire ou de pointe peut impliquer des dépenses d’investissement importantes ainsi qu’un temps considérable.

Les machines virtuelles Oracle Cloud Infrastructure pour la data science sont des environnements préconfigurés qui vous permettent d’élaborer des modèles et de créer de la valeur commerciale plus rapidement. Construites sur Oracle Cloud Infrastructure, ces VM offrent des performances, une sécurité et un contrôle exceptionnels. Vous pouvez étendre vos ressources de calcul en fonction de vos besoins à l’aide de l’évolutivité automatique et maîtriser les coûts en arrêtant les instances de calcul lorsqu’elles ne sont pas nécessaires.

Les options de calcul convenant à cette image de VM comprennent une machine virtuelle avec un GPU NVIDIA qui peut être opérationnelle en moins de 15 minutes avec des IDE, des notebooks et des cadres courants préinstallés. Les machines virtuelles Oracle Cloud Infrastructure pour data science incluent des exemples de données et de code de base que vous pouvez tester et explorer.

Un grand opérateur de téléphonie mobile obtient des performances plus rapides avec une solution d’intelligence artificielle basée sur Oracle Cloud Infrastructure

Un grand opérateur de réseau mobile fournit un assistant vocal virtuel alimenté par l’IA dans plusieurs langues à des millions d’utilisateurs. L’environnement utilise un cluster avec 2 nœuds de 8 GPU chacun, connectés comme un cluster avec 16 GPU et 768 Go de mémoire dans chaque nœud, ce qui réduit considérablement le temps de formation du modèle.

La solution utilise 100 millions de paramètres entraînables optimisés à chaque itération. Les résultats comprennent une augmentation de la performance de la parole au texte de 2,4 fois et la gestion de la parole au texte de 30 à 50 % plus rapide, ainsi qu’un entraînement plus rapide des modèles.

Cas d’utilisation

L’environnement préconfiguré d’Oracle pour le deep learning est utile dans de nombreux secteurs et pour un large éventail d’applications.

  • Traitement du langage naturel

  • Reconnaissance et classification d’images

  • Détection des fraudes pour les services financiers

  • Moteurs de recommandation pour les détaillants en ligne

  • Gestion des risques