1. 즉시 구축 준비
- ML 및 AI 개발자 도구와의 사용자 친화적인 통합 : Jupyter, VSCode, Atom, PyCharm
- 모든 기계 학습 환경이 구성됩니다.
- 설치가 필요하지 않음
2. 프랙셔널 GPU로 유연하게 확장
- 부분 GPU 사용
- 리소스 조합 사용: CPU, 메모리, GPU
- 사용한 만큼 지불하는 유연한 GPU 리소스
- 온프레미스와 클라우드를 결합하여 민첩하게 확장
3. 모델 및 워크플로를 쉽게 관리
- Tensorflow, PyTorch, Keras, CNTK, Chainer와 같은 ML 프레임워크의 이전 및 새 버전과 호환 가능
- 데이터 관리 및 공유
- 단순화된 데이터(처리) 파이프라인
