Alauda Machine Learning 产品优势
云原生 AI 基础设施
基于云原生架构，提供高度可扩展的存储、数据处理能力，以支持大型语言模型的训练和部署。容器化、动态资源管理等特性使产品更加灵活、高效和稳定。
大模型时代的生产力工具
AML 针对大模型的全生命周期都进行了深入优化，从模型选择、模型发布、AI 应用开发、模型线上运维监控到模型微调和优化，每个环节都融合了前沿研究成果与行业内广泛认可的实践方法，使企业降本增效。
出色的易用性
AML 可以一键发布文本生成、图像生成、文本分类等多种类型的模型，用户能够轻松构建和部署各种 AI 应用。全流程管理功能使 AML 成为一站式 AI 工作台，简化了工作流程管理，提高了用户的操作便捷性。
企业级安全性
AML相对于传统SaaS，采用私有化数据存储，提供更高级别的数据安全，满足企业内部数据安全合规性需求，并允许自定义模型发布以符合企业安全规范。
广泛的兼容扩展性
AML 基于标准开源产品，具有高度的社区兼容性。AML 不仅全面兼容 HuggingFace 的模型库和接口定义，还支持常见主流深度学习框架以及常见模型格式，使企业能够基于已有框架灵活选择模型进行开发。
卓越性能
通过支持 pGPU/vGPU 解决方案、RDMA 网卡和高性能存储等系列方案，AML 实现了卓越的计算性能，能够更好的支持大规模分布式训练和推理。
Alauda Machine Learning 产品功能
适合大模型的数据标注
集成专为处理大规模数据集的标注工具，标注团队能够轻松应对庞大数据集，提高标注速度和质量。并且支持多角色和权限的分配，精细控制团队访问和编辑权限，确保敏感数据的安全性和协作的顺畅。
MLOps/LLMOps 完整场景支持
AML 提供全面的 MLOps/LLMOps 支持，包括从数据集管理、模型训练、prompt 工程，到模型发布、应用发布、运维的完整工作流程。
支持无服务器的模型发布
AML 提供了先进的无服务器模型发布功能，以更高效的方式将模型部署到云环境，允许根据需求自动扩展计算资源，无需手动调整服务器规模，降低了维护成本。
高性能分布式计算流水线框架
AML采用高性能分布式计算流水线框架，利用多台计算节点高度并行进行模型训练，提高迭代速度。框架支持大规模数据处理，包括清洗、特征工程和预处理，智能管理计算资源，自动优化利用并降低成本。
支持GitOps最佳实践
AML采用GitOps最佳实践，统一数据、代码和模型管理，实现版本可追溯、协作无缝、部署自动化等特性。
开箱即用的模型、数据集、应用仓库
AML 交付前，将根据您的需求，为您预置相关的模型、数据集、应用仓库，您可以直接开始模型的发布、评估或优化等操作。
适合大模型的数据标注
集成专为处理大规模数据集的标注工具，标注团队能够轻松应对庞大数据集，提高标注速度和质量。并且支持多角色和权限的分配，精细控制团队访问和编辑权限，确保敏感数据的安全性和协作的顺畅。
MLOps/LLMOps 完整场景支持
AML 提供全面的 MLOps/LLMOps 支持，包括从数据集管理、模型训练、prompt 工程，到模型发布、应用发布、运维的完整工作流程。
支持无服务器的模型发布
AML 提供了先进的无服务器模型发布功能，以更高效的方式将模型部署到云环境，允许根据需求自动扩展计算资源，无需手动调整服务器规模，降低了维护成本。
高性能分布式计算流水线框架
AML采用高性能分布式计算流水线框架，利用多台计算节点高度并行进行模型训练，提高迭代速度。框架支持大规模数据处理，包括清洗、特征工程和预处理，智能管理计算资源，自动优化利用并降低成本。
支持GitOps最佳实践
AML采用GitOps最佳实践，统一数据、代码和模型管理，实现版本可追溯、协作无缝、部署自动化等特性。
开箱即用的模型、数据集、应用仓库
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云原生人工智能（CNAI）白皮书
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