AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks & Quantum Notebooks
Accelera il lancio dei tuoi progetti e modelli grazie a notebook generati in pochi secondi. Accedi a Jupyter o VS Code e avvia rapidamente il tuo progetto con le risorse adeguate.
Perché scegliere AI Notebooks?
Per sviluppatori e data scientist
Usufruisci di ambienti di lavoro per l'Intelligenza Artificiale (IA) totalmente gestiti. Concentrati sui tuoi progetti invece che sull'infrastruttura. Avvia i notebook in pochi click o da riga di comando e aggiungi i tuoi dati: tutto è pronto per iniziare!
Tariffe chiare e flessibili
Assegna risorse CPU e GPU dedicate al tuo notebook durante l'avvio, a seconda delle tue necessità. Queste risorse vengono fatturate in base al tipo di utilizzo scelto. La tariffazione è semplice e al minuto, per permetterti di gestire al meglio il tuo budget.
I tuoi framework di Intelligenza Artificiale preferiti
La soluzione AI Notebooks ti propone l'utilizzo nativo dei framework più conosciuti: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet e Hugging Face. È inoltre possibile importare numerose librerie aggiuntive.
Esempi di casi d'uso
Analisi e visualizzazione dei dati
Gli AI Notebooks permettono ai data scientist di pulire e pre-elaborare in modo efficace grandi dataset. Jupyter offre un'interfaccia intuitiva e interattiva per l'analisi dei dati con librerie come Matplotlib e Seaborn, mentre Visual Studio Code offre estensioni integrate per una gestione del codice più efficace e una collaborazione semplificata.
Inoltre, i widget interattivi offrono una visualizzazione dinamica dei risultati, semplificando la scansione e la comprensione dei modelli di dati.
Sviluppo e addestramento di modelli
Gli AI Notebooks permettono agli ingegneri di Machine Learning di creare modelli utilizzando framework come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. Possono addestrare modelli e modificare i parametri, con un controllo in tempo reale, e visualizzare dinamicamente le metriche.
La natura collaborativa degli AI Notebooks permette a diversi collaboratori di lavorare insieme, per assicurare un processo di sviluppo in team per la progettazione e la sperimentazione dei modelli.
Esplora il futuro con i Quantum Notebooks
Che tu sia uno sviluppatore, un ricercatore o uno studente, ora puoi testare e sviluppare algoritmi quantici su diversi tipi di qubit. Un'unica varietà di emulatori da un'unica posizione. Con Quantum Notebooks, sperimenta facilmente e avvia i tuoi progetti all'avanguardia per aprire la strada all'innovazione quantistica!
AI Notebooks e Quantum Notebooks: feedback
Segmentazione delle immagini dei tumori al cervello
Negli ultimi anni la computer vision ha compiuto notevoli progressi grazie a diversi metodi di elaborazione e analisi delle immagini digitali, tra cui la segmentazione delle immagini. AI Notebooks permette di creare e addestrare un modello di segmentazione delle immagini diagnostiche per aiutare a rilevare i tumori al cervello.
Classificazione e analisi audio
Gli AI Notebooks di OVHcloud possono essere utilizzati per analizzare e classificare i dati audio. È possibile avviare rapidamente l'ambiente di sviluppo, importare dati, addestrare modelli di riconoscimento acustico, come CNN o ANN, e confrontare i risultati.
Il futuro della quantistica a portata di mano
Vuoi testare i tuoi algoritmi o sviluppare su diversi tipi di qubit?
Opta per l’ampia gamma di emulatori quantistici in versione notebook in un unico spazio. Prepara e prova facilmente a un costo ragionevole il tuo codice prima di passare alle QPU Quantistiche. un modo semplice per iniziare a immergersi nel futuro della potenza di calcolo senza correre rischi.
Prodotti che potrebbero interessarti
Perché OVHcloud?
Intelligenza Artificiale accelerata grazie alle soluzioni Cloud
L'Intelligenza Artificiale si basa su unità di calcolo per imparare, proprio come farebbe un essere umano. Con la diffusione del Cloud computing e della trasformazione digitale, i progetti che implicano l’utilizzo dell’IA sono sempre più numerosi. Due parametri decisivi del loro successo sono lo storage dei dati e la potenza di calcolo per l’elaborazione. Scegliere un'Infrastructure as a Service (IaaS) rappresenta quindi una soluzione che permette di adattare la configurazione alle proprie necessità, grazie alla possibilità di selezionare la potenza di calcolo necessaria.
Tra le applicazioni strettamente legate all'IA troviamo le architetture Big Data, che elaborano enormi volumi di dati in tempi record grazie ai loro algoritmi. I software come Apache Spark, Apache Hadoop e i database MongoDB sono molto utilizzati nelle soluzioni Big Data. I data analyst, responsabili del trattamento dei dati, utilizzano linguaggi di programmazione come Python, Scala, R e Java. Anche la qualità dei dati raccolti è importante per ottenere un risultato il più accurato possibile. Altri casi d’uso dell'IA sono rappresentati da analisi predittiva, business intelligence, apprendimento automatico, data management e molto altro.
Le risposte alle tue domande
Cos'è un notebook per il Machine Learning?
Il notebook rivoluziona la collaborazione nei progetti di Machine Learning. È un'applicazione che offre la possibilità di creare il codice e condividerlo all'interno di un team. Oltre a facilitare la comunicazione nel tuo progetto di Machine Learning, permette di visualizzare il rendering del set di dati in modo semplice.
Cos'è Jupyter in Machine Learning?
Jupyter è un'applicazione Web open source che permette di utilizzare non meno di 40 linguaggi di programmazione diversi, tra cui Python, Julia, Ruby e R. Jupyter e il Machine Learning, strettamente collegati tra loro. Sono stati sviluppati diversi strumenti, ad esempio Jupyter Notebook, che facilita la collaborazione nei progetti scientifici.
I campi di applicazione del Machine Learning sono molteplici: analisi di dati, statistiche e visualizzazione di informazioni. Jupyter Notebook per Machine Learning è molto più di un semplice IDE (Integrated Development Environment) ed è adatto a qualsiasi tipo di progetto di data science. Metti online Jupyter Notebook grazie al Cloud con la nostra soluzione!
Cos'è un framework IA?
Un framework IA è un'infrastruttura software dedicata all'Intelligenza Artificiale. Si tratta di un insieme di strumenti software che costituiscono la base dell'architettura di un progetto di IA. Ecco alcuni esempi di framework IA: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook e PyTorch.
Come addestrare l’IA?
Per addestrare l'Intelligenza Artificiale (IA), seleziona il framework e le librerie necessarie (ad esempio TensorFlow o PyTorch) in base al tuo progetto. Carica i dati dell'addestramento nel notebook e inizia a sviluppare il modello sulla base di questi dati. Puoi regolare le impostazioni del modello, eseguire test e analizzare i risultati direttamente dal notebook, eseguendo iterazioni fino a ottenere le prestazioni desiderate.
Quali dati inserire in un notebook?
I dati da integrare in un AI Notebook devono essere pertinenti al problema che vuoi risolvere tramite il modello di IA. Possono includere insiemi di dati di testo, immagini, audio, misure digitali o qualsiasi altra forma di dati specifica per il dominio dell'applicazione. La pre-elaborazione di questi dati è fondamentale per pulirli e organizzarli in modo da facilitarne l'utilizzo da parte degli algoritmi di apprendimento automatico. Inoltre, per valutare in modo efficace le prestazioni del modello, è consigliabile suddividere i dati in diversi pacchetti di addestramento, convalida e test.