客戶需求

數據、算法和模型獨立管理,效率低下

隨著人工智能技術的發展,各行各業都在借助人工智能的能力提升企業實力。然而完整部署一個人工智能模型需要的功能模塊繁多且復雜。需要一個統一的管理平臺來組織訓練和部署企業自己的人工智能模型。該平臺可以提供數據管理、算法管理、人工智能框架管理、模型訓練、模型部署等功能。讓企業可以一站式便捷得部署的人工智能模型

數據安全保護

對于知識產權與信息資產保護的考慮,采用公有云的資源來進行模型訓練或直接調用公有云開放的智能模型接口是無法滿足需要的。針對這些特定企業來說私有化部署一個人工智能模型訓練的管理平臺是剛性需求,企業可以在保證自身數據安全的情況下,根據自身的計劃節奏來進行模型訓練,并且在商業戰略層面私有化部署模型訓練平臺,可以令企業對外進行保密研發,實現彎道超車和先發制人的效果

解決方案

通過本地私有化部署企業AI智能平臺實現一站式人工智能模型部署。基于AI智能平臺可以進行私有化數據集語料管理、私有化智能算法管理、私有化智能模型訓練管理以及人工智能模型的私有化自主學習性能提升

部署
數據
集管理模塊

通過部署數據集管理模塊,管理用于人工智能模型訓練的語料數據集,通過路徑配置、數據規模配置、數據格式配置、同步策略配置進行語料的管理和同步

部署
算法
管理模塊

传统足彩通過部署算法管理模塊,管理用于人工智能模型訓練的智能算法。算法管理模塊通過個性化定制配置多種主流的自然語言處理、圖像視覺、語音處理、智能算法集成、算法能力。同時通過個性化配置主流人工智能框架集成底層架構 (如: TensorFlow和PyTorch等)

部署
模型
管理模塊

通過部署模型管理模塊,進行模型的創建、訓練、評估和部署。圍繞模型管理進行模型訓練和性能提升,通過模型部署后為企業賦能

應用場景

私有化智能平臺
智能云平臺
數據安全

私有化智能平臺

針對較大型企業集團的研發團隊,需多人基于該智能平臺進行Al智能研發工作的應用場景。通過私有化部署AI智能平臺,在已經集成了主流的人工智能算法和語料的基礎上,企業可根據自身業務特性、數據語料、技術水平、需求和計劃進度,在此平臺上進行協同研發工作,為企業自身的業務賦能

智能云平臺

針對中小型人工智能技術團隊,需借助具備豐富服務的云平臺,進行人工智能模型訓練的應用場景。通過注冊企業賬號添加團隊成員,共同使用云平臺來進行模型訓練和部署。云平臺提供了豐富的語料、主流的智能算法和多種行業的智能模型來幫助中小企業快速實現對人工智能能力的需求

數據安全

針對一些特定行業,如政府機關、金融機構、高新技術企業等,對于知識產權與信息資產保護的考慮,在進行人工智能化改造的進程中,公有云的模型訓練無法滿足其安全保密的要求,通過私有化部署AI智能平臺進行私有云模型訓練,保障數據和模型安全進行保密研發工作

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