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人工智能行業(yè)白皮書

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應(yīng)用場景

業(yè)務(wù)分析師
數(shù)據(jù)管理
部門間協(xié)作
可視化建模
數(shù)據(jù)科學(xué)家
Jupyter Notebook托管
一站式開發(fā)環(huán)境
接入和管理大量數(shù)據(jù)
訓(xùn)練和微調(diào)模型
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
基礎(chǔ)架構(gòu)管理
可復(fù)現(xiàn)的訓(xùn)練步驟
模型和數(shù)據(jù)集管理
機(jī)器學(xué)習(xí)CI/CD工作流
可觀測性和可審計性

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云平臺優(yōu)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(tǒng)一平臺管理
加快AI項目開發(fā)和
上市時間

了解更多行業(yè)解決方案 Mlops

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(wù)調(diào)度、分布式訓(xùn)練
提升效率
可自定義任務(wù)資源需求
支持將交互式任務(wù)環(huán)境保存為新模板
可將任務(wù)調(diào)度自動化拓展到公有云動態(tài)資源
了解Fsched自研調(diào)度器
上手簡單，操作便捷
支持用戶通過SSH/Jupyter網(wǎng)頁接入計算環(huán)境
統(tǒng)一平臺管理所有AI計算資源
完備的監(jiān)控和任務(wù)性能評估機(jī)制
提供資源合理化建議
海量AI計算異構(gòu)資源
全球多地海量異構(gòu)AI計算資源調(diào)度(CPU/GPU/ TPU/FPGA等)
幫助MLOps團(tuán)隊，推動AI產(chǎn)業(yè)化落地
通過統(tǒng)一的平臺來跨云和本地訓(xùn)練與部署模型，從而抽象化基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性并簡化對AI計算的訪問
了解MLOps平臺

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構(gòu)建你自己的人工智能模型

Sirius MLOps 研發(fā)平臺

面對人工智能研發(fā)過程中復(fù)雜的開發(fā)環(huán)境管理、GPU資源不足等問題，速石的MLOps研發(fā)平臺Sirius幫助算法工程師快速構(gòu)建和啟動機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，讓算法開發(fā)更快捷。同時，對GPU資源進(jìn)行細(xì)粒度調(diào)度，并通過成員權(quán)限控制，將GPU的資源利用率提升到極致。

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支持的應(yīng)用

AI研發(fā)云平臺

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