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AI行業白皮書

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應用場景

業務分析師
數據管理
部門間協作
可視化建模
數據科學家
Jupyter Notebook托管
一站式開發環境
接入和管理大量數據
訓練和微調模型
機器學習工程師
基礎架構管理
可復現的訓練步驟
模型和數據集管理
機器學習CI/CD工作流
可觀測性和可審計性

云平臺優勢

開箱即用，集成/支持主流
開源AI框架與自編譯框架
海量計算資源
統一平臺管理
加快AI項目開發和
上市時間

了解更多行業解決方案

云平臺能提供什么

支持主流AI框架
支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架與自編譯框架，開箱即用
自動化任務調度、分布式訓練
提升效率
可自定義任務資源需求
支持將交互式任務環境保存為新模板
可將任務調度自動化拓展到公有云動態資源
上手簡單，操作便捷
支持用戶通過SSH/Jupyter網頁接入計算環境
統一平臺管理所有AI計算資源
完備的監控和任務性能評估機制
提供資源合理化建議
海量AI計算異構資源
全球多地海量異構AI計算資源調度(CPU/GPU/ TPU/FPGA等)
幫助MLOps團隊，推動AI產業化落地
通過統一的平臺來跨云和本地訓練與部署模型，從而抽象化基礎架構的復雜性并簡化對AI計算的訪問

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