Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science è una piattaforma completamente gestita che consente ai team di data scientist di creare, addestrare, distribuire e gestire modelli di Machine Learning (ML) utilizzando Python e strumenti open source. Usa un ambiente basato su JupyterLab per sperimentare e sviluppare modelli. Esegui lo scale-up dell'addestramento del modello con GPU NVIDIA e l'addestramento distribuito. Porta i modelli in produzione e mantienili in buona salute con le funzionalità MLOps, come pipeline automatizzate e implementazioni e monitoraggio dei modelli.
OpenAI ha detto che ha lanciato due modelli a peso aperto, gpt-oss-120b e gpt-oss-20b, che si possono usare e mettere a punto in OCI Data Science.
Implementa, ottimizza e valuta i modelli di base con OCI Data Science AI Quick Actions.
Migliora la ricerca aziendale e la generazione potenziata dal recupero delle informazioni con l'ultimo modello di embedding ad alte prestazioni di Cohere, ora disponibile tramite OCI.
Una prova gratuita di Oracle Cloud ti consente di accedere a OCI Data Science con un credito cloud gratuito di 300 dollari.
OCI Data Science è un servizio gestito completo progettato per semplificare lo sviluppo, l'implementazione e l'operatività dei modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Le caratteristiche principali includono notebook basati su Jupyter per la sperimentazione, strumenti MLOps scalabili per l'implementazione e il monitoraggio dei modelli e supporto integrato per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tramite Hugging Face e altri framework.
Grazie a strumenti solidi per la collaborazione, il rilevamento delle anomalie e la previsione, OCI Data Science consente ai team di fornire informazioni utili in modo efficiente e sicuro.
Crea un modello predittivo per identificare i fattori di rischio e prevedere il rischio di riammissione in ospedale dopo la dimissione. Utilizza i dati, come l'anamnesi e le condizioni di salute del paziente, i fattori ambientali e l'andamento generale dell'assistenza medica, per creare un modello più solido che contribuisca a fornire un servizio migliore a costi ridotti.
Utilizza tecniche di regressione sui dati per prevedere la spesa futura dei clienti. Esamina le transazioni passate e combina i dati cronologici dei clienti con altri dati su tendenze, livelli di reddito e persino fattori come le condizioni meteorologiche per creare modelli di machine learning che determinino se creare campagne di marketing per mantenere i clienti correnti o acquisirne di nuovi.
Crea modelli di rilevamento delle anomalie in base ai dati dei sensori per rilevare i guasti alle apparecchiature prima che diventino un problema più grave o utilizza modelli di previsione per pianificare la fine del ciclo di vita di parti e macchinari. Aumenta il tempo di attività di veicoli e macchinari tramite metriche delle operazioni di machine learning e monitoraggio.
Previeni frodi e crimini finanziari con la data science. Crea un modello di machine learning in grado di identificare eventi anomali in tempo reale, inclusi importi fraudolenti o tipi insoliti di transazioni.
Accedi a flussi di lavoro automatizzati per la creazione di modelli. Semplifica la messa in funzione del machine learning con job riutilizzabili e l'orchestrazione end-to-end per il ciclo di vita del machine learning. Esegui carichi di lavoro distribuiti e altamente performanti con accesso alle GPU a costi ridotti.
Sfrutta al meglio il machine learning su Oracle con partnership importanti, come Anaconda. Inserisci modelli, dati e codice nel formato di cui hai bisogno.
Ottieni vantaggi dal trattamento di prima qualità per le partnership strategiche di machine learning. Lo staff di Oracle include data scientist dedicati a garantire il successo della tua organizzazione.
Scopri come i dati vengono archiviati, utilizzati e analizzati da un sistema sanitario per monitorare il percorso di un paziente dalla diagnosi al trattamento fino al recupero.
Utilizza questo pattern per creare piattaforme ML progettate per i data scientist.
Implementa rapidamente un'architettura per gestire in modo sicuro grandi quantità di dati di origine e creare modelli predittivi e sfruttarli in applicazioni in rapido sviluppo.
Arricchisci i dati delle applicazioni aziendali con dati grezzi provenienti da altre fonti e utilizza i modelli ML per portare intelligence e insight predittivi nei processi aziendali.
