h2o-3
In-Memory-Plattform für verteiltes maschinelles Lernen mit automatisierter Modellierung.
Skalieren Sie Workloads des maschinellen Lernens über R-, Python- und Java-Schnittstellen.
H2O-3 ist eine In-Memory-Plattform für verteiltes und skaliertes maschinelles Lernen, die für Data Scientists entwickelt wurde. Sie bietet native Implementierungen beliebter Algorithmen wie Gradient Boosting, Deep Learning und AutoML.
Was es ist
Sie führt verteilte Algorithmen des maschinellen Lernens über Cluster hinweg aus und lässt sich in Big-Data-Frameworks wie Hadoop und Spark integrieren. Sie können Modelle mit R, Python, Scala, Java oder der Flow-Weboberfläche trainieren und diese zur Produktionsbewertung in POJO- oder MOJO-Formate exportieren.
Für wen
Sie eignet sich für Data Scientists und Java-Entwickler, die mit großen Datensätzen arbeiten und verteilte Trainingsalgorithmen benötigen. Sie ist nicht geeignet für Gelegenheitsnutzer, die einfache Desktop-Tabellenkalkulationsanalysen ohne Programmiererfahrung suchen.
Wichtige Funktionen
H2O AutoML
Trainiert und bewertet automatisch mehrere Modelle des maschinellen Lernens, um das beste Ergebnis zu erzielen.
Produktions-MOJO-Export
Exportiert trainierte Modelle in leichtgewichtige POJO- oder MOJO-Formate für die Hochgeschwindigkeits-Produktionsbewertung.
Verteiltes In-Memory
Führt verteilte Operationen über mehrere Test-JVMs und Computerknoten aus, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Mehrsprachige Clients
Interagieren Sie mit der Core-Engine über Python, R, Java, Scala oder die Flow-Weboberfläche.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Unterstützt verteilte Ausführung in Hadoop- und Spark-Umgebungen.
- Enthält sofort einsatzbereites automatisiertes maschinelles Lernen (H2O AutoML).
- Exportiert Modelle in POJO- und MOJO-Formate für eine schnelle Bereitstellung.
- Zugänglich über vertraute Schnittstellen wie R, Python und Java.
Schwächen
- Das Erstellen aus dem Quellcode erfordert die Einrichtung von JDK-, Gradle-, Node.js-, Python- und R-Umgebungen.
- Das Ausführen von Test-Suites erfordert die Bildung eines H2O-Clusters mit mindestens 8GB bis 16GB RAM.
- Stabile Maven Central-Artefakte können deutlich hinter den neuesten Nightly Builds zurückbleiben.
Preise & Lizenz
Kostenlos unter der Apache-2.0-Lizenz; die einzigen Kosten entstehen durch den Betrieb auf eigener Hardware oder Infrastruktur.
Stellen für Deutschsprachige
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Alternativen
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FAQ
Wie installiere ich H2O für Python oder R?
Sie können H2O direkt mit pip install h2o für Python oder install.packages("h2o") für R installieren.
Wie kann ich trainierte Modelle für die Produktion exportieren?
Modelle können zur schnellen Bewertung in Produktionsumgebungen in das POJO- oder MOJO-Format exportiert werden.
