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AI 開發(fā)平臺

AI開發(fā)平臺是為 AI 工程師打造的從數(shù)據(jù)預處理、模型訓練與評估到模型服務的全流程開發(fā)及部署平臺。內(nèi)置豐富的算法組件,支持多種算法框架,滿足多種AI應用場景的需求。
產(chǎn)品優(yōu)勢
低成本

提供后付費的付費方式,與IAAS成本對齊,實現(xiàn)AI客戶的云上降本,讓用戶充分體驗高性價比服務。 

靈活

支持常用主流框架,支持自定義安裝第三方軟件庫,支持公共資源池/專屬資源池(即將上線)。 

簡單易用

點開即用的Jupyter Lab環(huán)境,內(nèi)置多種常用框架,無需配置環(huán)境即可快速使用,簡單易用。 

一站式

頁面點擊或使用Openapi調(diào)用,可一站式完成發(fā)起訓練、獲取模型、啟動預測服務的全流程。

產(chǎn)品功能
訓練任務

? 提供tensorflow、pytorch等多種機器學習/深度學習框架,用戶可一鍵發(fā)起任務。


練任務支持版本管理,用戶可以從當前配置創(chuàng)建新的任務版本。


提供多種CPU、GPU套餐,用戶可靈活選擇。

Notebook

點開即用的Jupyter Lab環(huán)境,內(nèi)置多種常用框架和算法,無需配置環(huán)境即可快速使用。體驗邊調(diào)試邊運行的效果。


自動掛載存儲中的數(shù)據(jù),并實時同步容器中的輸出到存儲中。





模型管理

支持tensorflow、pytorch等多種機器學習/深度學習框架,匹配模型和運行參數(shù)。


支持導入平臺內(nèi)部產(chǎn)生的模型、外部第三方模型。


提供模型版本管理,用戶可增刪改查模型版本。

基礎(chǔ)版

支持多模型版本部署,單個模型可部署多副本,用戶可對不同版本模型進行效果調(diào)試。


提供分流機制,控制流向不同模型的數(shù)據(jù)流量,為業(yè)務中新模型的灰度上線、A/B Test、負載均衡和服務質(zhì)量控制提供有效機制。

應用場景
  • 金融領(lǐng)域
  • 工業(yè)質(zhì)檢場景
  • 教育教學

圖片 2053

場景特點

開發(fā)金融場景模型,如風控模型、獲客模型、助力金融業(yè)務增長。

解決方案

將AI開發(fā)平臺與金融大數(shù)據(jù)平臺打通,提升金融行業(yè)在智能化應用上的能力,使金融行業(yè)能夠獨立開發(fā)所需各個場景模型,并進行不斷訓練優(yōu)化和統(tǒng)一的模型管理發(fā)布。為各個業(yè)務應用場景,比如智能獲客,引流,風控,或者內(nèi)部的票據(jù)識別等智能化提供基礎(chǔ)。

推薦產(chǎn)品

文字識別

人臉識別

圖片 2053

場景特點

產(chǎn)品數(shù)量大,其中有少量殘次產(chǎn)品需要被檢出。

解決方案

將生產(chǎn)環(huán)境中產(chǎn)品的缺陷通過圖像抓取出來,并對數(shù)據(jù)進行標注,利用AI開發(fā)平臺訓練算法模型,通過邊采集數(shù)據(jù)邊更新模型的方式,在模型達到一定的準確精度后,安裝到生產(chǎn)線上進行質(zhì)檢工作,節(jié)省人力成本。

推薦產(chǎn)品

文字識別

人臉識別

圖片 2053

場景特點

科研教育研究場景、算法大賽場景、用戶代碼能力強。

解決方案

將AI開發(fā)能力賦予教育教學系統(tǒng),學生可方便的學習和使用機器學習算法、框架,更關(guān)注于AI算法的研究,普及人工智能知識,培養(yǎng)AI開發(fā)者。同時底層豐富的資源可支持和承辦各種AI算法大賽。

推薦產(chǎn)品

文字識別

人臉識別

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