AI 开发平台

AI开发平台是为 AI 工程师打造的从数据预处理、模型训练与评估到模型服务的全流程开发及部署平台。内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。
产品优势
低成本

提供后付费的付费方式,与IAAS成本对齐,实现AI客户的云上降本,让用户充分体验高性价比服务。 

灵活

支持常用主流框架,支持自定义安装第三方软件库,支持公共资源池/专属资源池(即将上线)。 

简单易用

点开即用的Jupyter Lab环境,内置多种常用框架,无需配置环境即可快速使用,简单易用。 

一站式

页面点击或使用Openapi调用,可一站式完成发起训练、获取模型、启动预测服务的全流程。

产品功能
训练任务

提供tensorflow、pytorch等多种机器学习/深度学习框架,用户可一键发起任务。


▪ 练任务支持版本管理,用户可以从当前配置创建新的任务版本。


▪ 提供多种CPU、GPU套餐,用户可灵活选择。

Notebook

▪ 点开即用的Jupyter Lab环境,内置多种常用框架和算法,无需配置环境即可快速使用。体验边调试边运行的效果。


▪ 自动挂载存储中的数据,并实时同步容器中的输出到存储中。





模型管理

▪ 支持tensorflow、pytorch等多种机器学习/深度学习框架,匹配模型和运行参数。


▪ 支持导入平台内部产生的模型、外部第三方模型。


▪ 提供模型版本管理,用户可增删改查模型版本。

基础版

▪ 支持多模型版本部署,单个模型可部署多副本,用户可对不同版本模型进行效果调试。


▪ 提供分流机制,控制流向不同模型的数据流量,为业务中新模型的灰度上线、A/B Test、负载均衡和服务质量控制提供有效机制。

应用场景
  • 金融领域
  • 工业质检场景
  • 教育教学

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场景特点

开发金融场景模型,如风控模型、获客模型、助力金融业务增长。

解决方案

将AI开发平台与金融大数据平台打通,提升金融行业在智能化应用上的能力,使金融行业能够独立开发所需各个场景模型,并进行不断训练优化和统一的模型管理发布。为各个业务应用场景,比如智能获客,引流,风控,或者内部的票据识别等智能化提供基础。

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场景特点

产品数量大,其中有少量残次产品需要被检出。

解决方案

将生产环境中产品的缺陷通过图像抓取出来,并对数据进行标注,利用AI开发平台训练算法模型,通过边采集数据边更新模型的方式,在模型达到一定的准确精度后,安装到生产线上进行质检工作,节省人力成本。

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场景特点

科研教育研究场景、算法大赛场景、用户代码能力强。

解决方案

将AI开发能力赋予教育教学系统,学生可方便的学习和使用机器学习算法、框架,更关注于AI算法的研究,普及人工智能知识,培养AI开发者。同时底层丰富的资源可支持和承办各种AI算法大赛。

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帮助文档