深入算法建模场景,一站式助力企业AI转型升级

解决企业算法研发痛点问题,助力企业智能化转型

算法建模门槛高
痛点描述 : 机器学习建模过程复杂,既需要深入理解算法原理,又需要对业务深入研究。算法建模流程长、门槛高,企业难以启动。
方案及特色 : 机器学习平台一站式覆盖完整的模型研发及部署应用全链路,提供低门槛的可视化建模能力,支持拖拽式交互建模、AutoML自动化建模,助力企业快速建立算法研发流程。
大模型技术升级快
痛点描述 : 大模型技术发展迅速,更新升级节奏快,传统的机器学习平台无法支撑大模型的服务运行及快速迭代更新。
方案及特色 : 平台架构灵活可扩展,现已开放大模型生态。面向企业提供网易自研大模型、多种开源大模型及应用,支持大模型的管理、微调、服务部署及定制开发。助力企业快速启动大模型技术研发及应用。
资源计算效率低
痛点描述 : 海量数据场景下,AI分析师在专注业务效率的建模过程中,往往忽略对硬件、计算框架的考虑,导致模型训练效率低下
方案及特色 : 机器学习平台集成TensorFlow、Spark等分布式计算框架,并针对大规模稀疏化等场景进行深度优化,提供高计算建模能力。