AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks & Quantum Notebooks
Beschleunigen Sie den Start Ihrer Projekte und Modelle mit vollständig verwalteten Notebooks in wenigen Sekunden. Greifen Sie auf Jupyter oder VS Code zu und starten Sie schnell mit den richtigen Ressourcen.
Was spricht für AI Notebooks?
Für Developper und Data Scientists
Nutzen Sie vollständig verwaltete Arbeitsumgebungen für künstliche Intelligenz (KI). So können Sie sich auf Ihre Projekte statt auf die Infrastruktur konzentrieren. Starten Sie Notebooks mit nur wenigen Klicks oder über die Kommandozeile. Importieren Sie nun Ihre Daten, und schon kann es losgehen.
Transparente und flexible Abrechnung
Weisen Sie Ihrem Notebook beim Start CPU- und GPU-Ressourcen zu, ganz nach Bedarf. Diese Ressourcen werden Ihnen nach Ihrem Gebrauch berechnet. Unsere Abrechnung ist transparent und erfolgt auf die Minute genau, sodass Sie Ihr Budget vollständig unter Kontrolle haben.
Die beliebtesten AI-Frameworks
Mit der AI Notebooks-Lösung profitieren Sie von der nativen Nutzung der bekanntesten Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet oder auch Hugging Face. Sie können auch zahlreiche zusätzliche Bibliotheken importieren.
Nutzungsbeispiele
Analyse und Visualisierung der Daten
AI Notebooks ermöglichen es Data Scientists, große Datensätze effizient zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Jupyter bietet mit Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn eine benutzerfreundliche und interaktive Oberfläche für die Datenanalyse, während Visual Studio Code integrierte Erweiterungen für eine robustere Codeverwaltung und eine einfachere Zusammenarbeit bereitstellt.
Interaktive Widgets bieten außerdem eine dynamische Ergebnisvisualisierung, sodass Sie Datenmodelle besser erforschen und verstehen können.
Modellentwicklung und -training
Mit AI Notebooks können Machine-Learning-Ingenieure Modelle mithilfe von Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn erstellen. Sie können die Modelle trainieren und ihre Parameter anpassen, sie in Echtzeit verfolgen und Metriken dynamisch darstellen.
Durch den kollaborativen Charakter der AI Notebooks können mehrere Teilnehmende zusammenarbeiten, um einen Teamentwicklungsprozess für das Entwerfen von und Experimentieren mit Modellen sicherzustellen.
Entdecken Sie die Zukunft mit den Quantum Notebooks
Egal ob Entwickler, Forscher oder Student, Sie können jetzt Quantenalgorithmen für verschiedene Arten von Qubits testen und entwickeln. Profitieren Sie von einer einzigartigen Vielfalt an Emulatoren, auf die Sie von einem einzigen Ort aus zugreifen können. Experimentieren Sie einfach mit Quantum Notebooks und starten Sie Ihre bahnbrechenden Projekte, um den Weg für Quanteninnovationen zu ebnen!
AI Notebooks und Quantum Notebooks: Feedback
Segmentierung von Hirntumoren
Die Computer Vision hat sich in den letzten Jahren dank verschiedener Methoden zur Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder, darunter Bildsegmentierung, stark weiterentwickelt. Mit AI Notebooks können Sie ein Modell zur Segmentierung medizinischer Bilder erstellen und trainieren, um die Erkennung von Hirntumoren zu vereinfachen.
Audio-Klassifizierung und -Analyse
Die AI Notebooks von OVHcloud können zur Analyse und Klassifizierung von Audiodaten verwendet werden. Starten Sie schnell Ihre Entwicklungsumgebung, importieren Sie Daten, trainieren Sie auf einfache Weise akustische Erkennungsmodelle wie CNN oder ANN und vergleichen Sie deren Ergebnisse.
Die Quantenzukunft an der Hand
Sie möchten Ihre Algorithmen testen oder auf verschiedenen Qubit-Typen entwickeln?
Wir bieten Ihnen eine breite Palette an Quantenemulatoren in Notebook-Versionen in einem einzigen Bereich. Bereiten Sie Ihren Code einfach und kostengünstig vor und testen Sie ihn, bevor Sie auf Quanten-QPUs umsteigen. Es ist eine einfache Möglichkeit, in die Zukunft der Rechenleistung einzutauchen, ohne Risiken einzugehen.
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Was spricht für OVHcloud?
Optimale Nutzung der künstlichen Intelligenz mit Cloud-Lösungen
Künstliche Intelligenz imitiert das Lernen des menschlichen Gehirns auf der Basis von Recheneinheiten. Der Boom des Cloud Computing und die digitale Transformation verschieben bei Projekten mit AI die Grenzen des Möglichen. Dabei sind zwei entscheidende Parameter von Bedeutung: die Speicherung der Daten und die Rechenleistung für ihre Verarbeitung. Die Wahl einer Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist daher vorteilhaft, da sich hier die Konfiguration bei Bedarf mit der erforderlichen Rechenleistung anpassen lässt.
Zu den eng mit KI verbundenen Anwendungen gehören Big-Data-Architekturen, die mithilfe ihrer Algorithmen große Datenmengen in Rekordzeit verarbeiten. Software wie Apache Spark, Apache Hadoop und MongoDB-Datenbanken kommen bei Big-Data-Lösungen häufig zum Einsatz. Der für die Datenverarbeitung zuständige Data Analyst verwendet bestimmte Programmiersprachen wie Python, Scala, R und Java. Die Qualität der gesammelten Daten ist wichtig, um ein möglichst exaktes Ergebnis zu erhalten. KI wird auch für Predictive Analytics, Business Intelligence, Machine Learning, Datenverwaltung und vieles mehr verwendet.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Notebook für Machine Learning?
Das Notebook revolutioniert die gemeinsame Arbeit an Projekten des Machine Learning. Es handelt sich um eine Anwendung um Code zu schreiben und innerhalb eines Teams zu teilen. Der Austausch im Rahmen Ihres Machine-Learning-Projekts wird leichter und ganze Datensätze lassen sich einfach bildlich darstellen.
Was ist Jupyter im Kontext von Machine Learning?
Jupyter ist eine Open-Source-Webanwendung, die es erlaubt, 40 verschiedene Programmiersprachen zu verwenden, darunter Python, Julia, Ruby und R. Jupyter sowie Machine Learning. Verschiedene Tools wie Jupyter Notebook erleichtern die gemeinsame Arbeit an wissenschaftlichen Projekten.
Machine Learning lässt sich auf den verschiedensten Gebieten nutzen, so auch bei der Datenanalyse, für Statistiken und zur bildlichen Darstellung von Daten. Jupyter Notebook für Machine Learning ist weit mehr als ein Integrated Development Environment (IDE) und für jedes Data-Science-Projekt geeignet. Stellen Sie Jupyter Notebook online: mit unserer Lösung und der Cloud.
Was ist ein AI-Framework?
Ein AI-Framework ist eine spezielle Software-Infrastruktur für künstliche Intelligenz. Hierbei handelt sich um eine Reihe von Softwaretools, die einem AI-Projekt zugrunde liegen. Beispiele für AI-Frameworks: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook und PyTorch.
Wie trainiere ich eine KI?
Um künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren, wählen Sie das für Ihr Projekt erforderliche Framework und die erforderlichen Bibliotheken (z. B. TensorFlow oder PyTorch) aus. Laden Sie anschließend Ihre Trainingsdaten in das Notebook hoch und beginnen Sie mit der Entwicklung Ihres Modells, indem Sie es mit diesen Daten trainieren. Sie können die Modelleinstellungen anpassen, Tests durchführen und die Ergebnisse direkt von Ihrem Notebook aus analysieren, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.
Welche Daten werden in ein Notebook eingefügt?
Die in ein AI Notebook zu integrierenden Daten müssen für das Problem relevant sein, das Sie mit Ihrem KI-Modell lösen möchten. Sie können Textdatensätze, Bilder, Audiosequenzen, numerische Messungen oder jede andere Form von Daten umfassen, die für die jeweilige Anwendungsdomäne spezifisch sind. Es ist wichtig, diese Daten vorzuverarbeiten, zu bereinigen und so zu organisieren, dass sie von maschinellen Lernalgorithmen leicht genutzt werden können. Denken Sie außerdem daran, Ihre Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze aufzuteilen, um die Leistung Ihres Modells effizient zu bewerten.