集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体，提供一站式全方位的深度学习建模流程，快速打造智能业务。
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，带来极速体验。
操作简单，快速上手，无需用户运维和管理软硬件配置。
全支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe 和 MXNet 等多种深度学习和机器学习框架。
数据、模型、代码，开发、训练、服务，提供一站式多维度 AI-DevOps 落地支持
支持版本化数据集管理，联动平台开发、训练、流水线等多个功能，即点即用
支持版本化模型集管理，支持多种模型框架，平台内一键部署服务
预置 GitLab 代码托管服务，支持代码 Git 管理及训练代码溯源
实现 Jupyter 的管理，支持一键为 Jupyter 添加代码、数据集、模型集
支持 TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、MXNet 等多种框架，支持 GPU 训练加速，支持多机多卡分布式训练
支持对接大数据生态，可与模型训练、模型服务过程平滑衔接
支持复制成熟的算法解决方案，一键使用
支持 AI 自定义流水线，支持数据清洗、模型训练、模型评估、模型服务等流程任务
支持一键部署模型服务，支持 GPU 共享，支持流量分担模式及 A/B 测试，支持自定义容器镜像
支持多服务共享 GPU，充分利用 GPU 资源
支持预置规则及自定义规则的模型评估，支持多模型对比
贴合企业多租户场景，支持租户间资源隔离
支持各类资源的细粒度权限分配
组件库
开发空间
模型服务
支持对象存储，在线清洗脏数据，在线多人协作打标系统，原始数据预处理一键导入平台存储，为模型训练提供数据保障，发挥数据的价值。
支持 GPU 加速训练，支持分布式训练，可视化部署训练作业。支持优先级队列批量创建训练任务，将数据科学家从资源调度和等待中彻底解放。
AI 团队实践敏捷模型开发，训练结果一键导入模型仓库、部署模型、发布服务。在线模型版本管理，持续集成模型流水线，模型服务灰度发布，弹性伸缩。一处训练，多处可用，模型仓库结合便捷的模型 DevOps 系统，最大化模型的价值。
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