分布式学习平台

将企业的硬件和人力资源转化为计算和业务运营管理能力,提供从数据处理、模型训练到服务托管的一站式服务。

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方案优势

一站式

代码编写、数据存储、数据处理、模型训练、模型仓库、模型托管的一站式体验

高效性

高效管理和分配硬件资源,支持模型训练和模型服务的统一调度,为用户带来极速体验

易用性

操作简单、快速上手、用户无需运维和管理软硬件配置,图形化进行复杂的深度学习应用的构造

开源标准

引领云原生分布式机器学习潮流,树立业界标准,打造企业级 AI 平台

支持多框架

支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe 和 MXNet 等多种深度学习和机器学习框架

部署架构

应用场景

高性能计算集群

实现大量高性能服务器实现计算资源管理,包括资源分配、任务调度、弹性伸缩、资源监控等功能

图像视频类计算处理

实现多 GPU 进行大规模分布式计算,如加快模型训练与迭代

时序预测建模

一栈式开发体验,可降低业务专家的技术学习成本,帮助其快速完成建模及模型上线

客户收益

节约成本

通过对物理资源的细粒度、合理的规划管理,提升资源利用率,节约资源成本。帮助 AI 工程师摆脱繁琐的环境搭建和资源配置工作,深度聚焦于数据和模型。

提高效率

通过端到端 AI 解决方案:商业需求-产品设计-数据收集-数据、处理-模型训练-模型服务-产品验证-商业变现,提高 AI 工程师的效率。

产出价值

通过 AI 项目过程管理,沉淀 AI 工程师工程经验,加快模型训练,快速助力企业实现产业智能化升级。

结合谷歌十年容器实践,基于国内大型企业落地经验打造的容器集群智能云平台。

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