MLOps 产品优势
开放集成主流 MLOps 工具框架
无缝集成 TensorFlow、PyTorch、Keras 等机器学习框架,使产品具有更好的可扩展性和兼容性,满足各大企业需求和偏好
各类主流模型开箱即用
支持各类主流的 NLP、CV、语音等机器学习模型。您可以直接使用我们的预训练模型进行微调,快速适应自己的应用场景
大模型时代生产力工具 - LLMOps
提供全面的 LLMOps 流程管理能力,从数据集管理到模型部署监控,帮助企业快速完成符合业务场景的模型微调与部署
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
MLOps 功能亮点
数据集管理与标注
提供全面的数据管理解决方案,包括高效的数据集管理和专为大规模数据集设计的数据标注工具
模型仓库与快速导入
强大的模型仓库功能,支持主流开源模型的快速导入和文件LFS存储,实现模型的高效管理和易用性
灵活的模型微调与训练
提供快速配置主流开源模型微调任务,结合模型训练记录管理和过程控制,加速模型迭代,提升训练效率
自动化模型测试
集成自动化模型测试功能,确保模型的准确性和可靠性,加速模型从开发到部署的整体流程
便捷的模型服务发布
支持一键部署本地推理和企业私有云,使模型服务的启动和部署变得更加迅速和灵活
全面的服务监控
提供可视化的模型服务监控,包含多种监控指标,确保模型服务的高效性和稳定性
专为大模型设计的MLOps流程
针对大模型优化的完整MLOps流程支持,从数据处理到模型发布,加快大模型时代的迭代和产出速度
无服务器模型发布功能
先进的无服务器模型发布,提供按需自动扩展的能力,降低维护负担,适应快速部署和弹性伸缩需求
高性能分布式计算
采用高性能分布式计算流水线框架,支持大规模数据处理和高效模型训练,优化资源利用和降低成本
智能化资源管理
自动化的资源管理和调配,无论是模型训练还是数据处理,都能高效利用资源,减少手动干预和成本
数据集管理与标注
提供全面的数据管理解决方案,包括高效的数据集管理和专为大规模数据集设计的数据标注工具
模型仓库与快速导入
强大的模型仓库功能,支持主流开源模型的快速导入和文件LFS存储,实现模型的高效管理和易用性
灵活的模型微调与训练
提供快速配置主流开源模型微调任务,结合模型训练记录管理和过程控制,加速模型迭代,提升训练效率
自动化模型测试
集成自动化模型测试功能,确保模型的准确性和可靠性,加速模型从开发到部署的整体流程
便捷的模型服务发布
支持一键部署本地推理和企业私有云,使模型服务的启动和部署变得更加迅速和灵活
全面的服务监控
提供可视化的模型服务监控,包含多种监控指标,确保模型服务的高效性和稳定性
专为大模型设计的MLOps流程
针对大模型优化的完整MLOps流程支持,从数据处理到模型发布,加快大模型时代的迭代和产出速度
无服务器模型发布功能
先进的无服务器模型发布,提供按需自动扩展的能力,降低维护负担,适应快速部署和弹性伸缩需求
高性能分布式计算
采用高性能分布式计算流水线框架,支持大规模数据处理和高效模型训练,优化资源利用和降低成本
智能化资源管理
自动化的资源管理和调配,无论是模型训练还是数据处理,都能高效利用资源,减少手动干预和成本
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