AI initiatives often start with promise, but scaling them into production is where most organizations struggle. The result is fragmented teams, underutilized GPU clusters, rising costs, and ad hoc AI projects that cannot be repeated or sustained. In this webinar, we will explore how forward-thinking enterprises are transforming GPU sprawl into highly efficient AI Factories by building repeatable, scalable AI and ML pipelines. You will learn how to: • Streamline GPU provisioning and orchestration across hybrid and multi-cloud environments • Establish standardized, reusable workflows for training, inference, and deployment • Optimize infrastructure utilization to eliminate bottlenecks and control costs • Enable platform teams to deliver self-service AI environments for data scientists and developers This session will provide a blueprint for taking your AI strategy from disorganized experimentation to an industrialized factory model that accelerates innovation and delivers measurable ROI at enterprise scale. Who should attend: Platform engineers, AI and ML architects, DevOps leaders, and technology decision-makers responsible for enterprise AI adoption

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16:00 - 17:00 hs GMT+1

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Mirantis
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