企业面临数据质量不高、缺乏标注的问题,或者数据存储和访问不便的挑战,容易导致训练出的模型表现不佳或无法满足实际业务需求
ai应用涉及复杂的算法和技术,需要集成不同的算法框架和大数据处理框架,因此面临技术选型困难、系统集成复杂、架构设计不合理等挑战
ai模型的训练和部署通常需要大量的计算资源和存储资源,企业面临硬件设备投入成本高、计算资源限制、数据传输和存储困难等问题,对企业的预算和基础设施产生一定的压力
企业可能面临模型更新和部署的复杂性、版本控制和管理的问题。此外,一些ai应用需要实时更新和反馈,对系统的实时性和稳定性提出了挑战
九章云极datacanvas ai中台九游会真人的解决方案打破烟囱式的能力割裂局面,在健全ai工程化的同时,增强跨平台的能力融合。该方案能够打通能力孤岛,构建统一、安全、高效、互通的ai能力体系,全面支撑ai资产共享共建、敏捷业务赋能、ai治理运营等方面的建设。其统一ai工程化平台以通用建模平台为基底,丰富的专业建模平台为补充,构建ai中台完备的mlops体系,全面支撑业务赋能ai建模需求。统一服务纳管平台对底层的ai能力服务进行统一纳管,提供服务注册、服务编排、服务监控等功能,实现自建、社区、第三方不同模型能力的统一纳管和编排。
采用统一云化集群化方案和超融合计算引擎,实现计算资源的统一纳管以及多源异构数据、多模型、多语言、多算法的统一计算,并通过大规模分布式训练,快速提升模型训练效率
面向业务的自动建模为业务人员提供了自由组合建模的能力,在技术支撑上应用了可组合的业务架构和可组合的技术。实现了短线操作,更为敏捷地实现智能探索与智能应用
具备灵活性和可扩展性,弹性计算和存储能力。平台具备开放的架构和接口,支持与内部和外部的数据源、服务和应用进行连接和交互,实现数据的共享和协作
在技术层面可以解决整个业务和模型的全生命周期管理和支撑,同时在技术之上的数据应用层面,满足企业知识沉淀、知识融合的需求
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