一站式人工智能开发平台

产品名称：

一站式人工智能开发平台

产品简介：

一站式人工智能开发平台是一款为ML开发者提供的全生态工具链产品，在工具链中实现数据准备、模型预备、模型构建/更新、模型部署、模型运维/监测等AI项目研发与运营全生命周期管理，平台借助ONNX+CANN搭建从上层深度学习框架到底层AI硬件的桥梁，全面支持昇思MindSpore等主流AI框架，致力于提高 AI 模型生产质效，提升 AI 生产的转化效率，推动 AI工程落地，从满足基本需求的“能用”变为满足高效率、高性能、高质量的“好用”。

产品定位：

a)  统一纳管与运维：平台通过统一纳管、统一运维，实现对机器学习模型从开发、部署到监控预警、评估迭代的全流程管理。

b)  模型全生命周期管理：平台关注机器学习模型的全生命周期，包括模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。

c)  降低模型管理成本：通过规范化集成管理，统一部署大规模机器学习模型，大幅降低模型管理成本。

d)  提升模型使用效率：协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率。

产品说明：

一站式人工智能开发平台是一款为ML开发者提供的全生态工具链产品，在工具链中实现数据准备、模型预备、模型构建/更新、模型部署、模型运维/监测等AI项目研发与运营全生命周期管理，平台借助ONNX+CANN搭建从上层深度学习框架到底层AI硬件的桥梁，全面支持昇思MindSpore等主流AI框架，致力于提高 AI 模型生产质效，提升 AI 生产的转化效率，推动 AI工程落地，从满足基本需求的“能用”变为满足高效率、高性能、高质量的“好用”。

产品核心功能：

a)  数据集管理：支持对数据集及数据版本的多样化管理，包括数据集的创建、修改、删除、查询等操作。

b)  模型流水线：提供自动化数据处理与模型训练、模型评估与选择、模型部署与监控、版本控制与回滚机制、自动化管道构建、资源管理、安全性与权限控制、协作与通信功能。

c)   实验管理：通过模型流水线可手动创建各种模型实验，实验管理包括实验设计、执行、监控和分析的全过程。

d)  模型管理：模型管理功能是模型开发、部署和运维阶段的管理工具，支持灵活的模型版本控制，可管理和维护多个模型版本，

e)   模型服务：通过模型部署，可将成熟的模型，部署到服务器上，方便其他平台进行调用。

f)  服务器管理：服务器管理是对硬件资源的管理，硬件资源是实验运行及模型部署的基础。

g)  系统管理：用户信息及权限的统一验证及维护。提供用户管理、资源权限管理、角色管理、机构岗位管理等功能。

产品亮点：

a)  数据标注可视化：提供专为海量数据集设计的可视化数据标注工具，实现对数据集的集中管理。

b)  超异构融合：适配主流异构AI芯片，支持TensorFlow、PyTorch等机器学习框架，提供标准环境、自动化工具及流程，降低使用门槛，提高模型生产效率。

c)  主流模型开箱即用：平台预设各类主流NLP、CV、多模态等AI模型，实现开箱即用和快速微调上线。

d)  模型服务全程监控：集中管理模型的发布服务，提供可视化服务监控，及时发现模型问题并优化，确保模型的准确性和稳定性。

产品参数：

适用场景：

a)  公共安全与治安：可应用于视频监控、人脸识别和异常行为检测等方面，帮助公安机关和治安部门实现智能化的监控和预警，通过对大规模视频数据进行分析和处理，提供实时的安全事件检测和预测，辅助执法工作和维护社会治安。

b)   智慧城市管理：可用于交通管理、垃圾分类和城市规划等领域，提升城市的运行效率和可持续发展，通过对交通流量数据和城市感知数据进行分析，提供交通拥堵预测和优化路线规划，改善交通状况和节约能源。

c)   制造业：可用于质量控制、设备预测性维护和供应链优化，对生产数据和设备传感器数据进行监控和分析，提供实时的故障预警和优化建议，降低生产成本并提高产品质量。

d)  军工企业：通过整合大数据和深度学习算法，MLOps AI能力平台可以快速处理和分析海量的军事数据，帮助军队实现智能化的作战决策和指挥控制。本地私有化部署，保证数据安全性的同时，企业内部根据需要自行对模型进行训练，升级，部署和应用，支持实时监控和预警功能，加强军事防御和安全性，提高军事效能、增强军队的作战能力，并为军事决策提供关键的支持。

产品优势：

a)  加速模型开发和迭代周期：平台提供综合性的解决方案，涵盖了深度学习模型的全生命周期管理、自动化部署、持续集成/持续交付、监控和性能优化等方面。

b)  自动化和标准化：平台支持自动化工具和流程，降低手动操作的风险和复杂性，提供标准化的部署和运行环境，确保模型在不同环境的一致性，减少配置和错误，提高生产率。

c)  全流程可监测：平台提供实时监控和性能评估功能，帮助用户及时发现模型的问题，并提供性能优化的建议，有助于提高模型的准确性、稳定性和效率。

d)  协作和共享：平台支持团队协作和知识共享，提供模型版本控制、元数据管理和模型注册等功能，方便团队成员跟踪、共享和重用模型，促进团队之间的合作和沟通。

e)  新进的算法与技术：采用先进的生成式智能算法和技术，具备强大的数据处理和分析能力，可识别复杂的模式和关联性，提供更准确、全面的认知结果。

产品规格：

a)   功能规格

1.统一纳管与运维：统一管理机器学习模型的全生命周期，包括开发、训练、部署、监控和评估。

2.模型服务发布：支持部署模型服务，各节资源的按需分配。

3.模型管理：实现模型的统一部署，降低模型管理成本，提高模型使用效率。

b)  硬件要求

1.服务器配置：至少8核CPU，64GB RAM，NVIDIA GPU（4*24G），用于模型训练和推理过程。

2.存储需求：高容量硬盘或云存储空间，用于存放大量训练数据和模型文件。

3.网络环境：高速互联网连接，确保数据传输和模型更新的高效进行。

c)   AI模型和算法规格

1.支持多种主流机器学习算法框架。

2.支持用户自定义模型，提供丰富的模型训练和推理工具。

d)   安全性规格

1.数据安全性：严格遵守隐私法规，确保用户数据的安全性和合规性。提供数据加密、访问控制等安全措施，保护用户数据不被泄露或滥用。

2.模型安全性：对模型进行安全性测试和评估，确保模型在生产环境中的稳定性和可靠性。

3.平台安全性：采用先进的身份认证和访问控制机制，确保只有授权用户才能访问平台资源。

产品说明纯图：

产品说明图文：