重磅｜泰迪智能科技推出MLOps产品-人工智能AI计算平台

随着ChatGPT的推出，人工智能相关产业链受到持续关注和热议，其中涌现了一系列新兴的技术趋势。与此同时，MLOPs概念也开始受到关注。泰迪智能科技基于十余年的数据智能产业实践经验，积极研发AI新技术。近日，泰迪智科技MLOps产品--人工智能AI计算平台隆重上线。

什么是ML Ops？

ML OPs 是通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline ，统一机器学习（ML）项目研发（Dev）和运营（OPs）过程的一种方法。

ML Ops与AI 有什么关系？

MLOps助力AI模型落地生花。AI大规模生产中存在由于流程、管理不当造成的效率低、周期长等问题影响实际落地，MLOps是为解决上述问题、通过统一ML研发和运营过程实现提质增效的一套工程管理方法论和工具链，赋能AI模型全生命周期的各个流程。目前MLOps厂商主要分为专项工具和平台型产品两类，海外MLOps生态庞杂，细分赛道参与者众多，国内以平台型厂商为主。

泰迪智能科技MLOps产品--人工智能AI计算平台特点：

平台采用可视化操作方式，通过丰富内置算法，帮助用户快速、一站式地进行数据分析及挖掘建模，可应用于处理海量数据、高复杂性的数据挖掘任务，为其提供准确、高精度的计算结果。

微服务架构

基于微服务架构，当预知某个服务实例可能会有压力时，可以通过多开几个服务实例来增加系统的并发量，全程无需停服务，给用户更好的体验；减配可采用同样的操作，服务资源可动态伸缩。

高性能算力

基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算，支持GPU计算，支持服务器计算节点水平扩展，实现海量数据的高效分析大大提高服务器的可靠性和并发性能。

算法丰富

除传统成熟的数据挖掘算法外，平台还内置丰富的文本分析和图像处理领域算法，算法总量超过300个，能满足各类细分场景与应用方向。同时支持使用者自定义算法，具备强大的灵活性和拓展性。

灵活部署

可根据业务需要选择模型调用方式，包含异步、同步等，平台支持私有化、在线、租用等多种模式。

跨语言模型开发

底层算法开发支持R、Python、Spark等多种计算引擎，平台独创多计算引擎混合编排，提供离线分析、机器学习算法、人工智能算法互相调用能力，可实现一体化、跨语言的模型开发。

二次开发

平台提供产品各功能模块的API二次开发接口，满足产品的二次开发需求，同时支持多样化、开放的合作模式，包括但不限于定制化开发、提供以平台为基础的信访、电力、广电、交通运输等行业解决方案等。

泰迪智能科技人工智能AI计算平台可应用于民政、广电、电力、交通运输等多个行业，利用ML OPs的优势，提高 AI 模型生产质效，推动 AI 从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”，效缓解 AI 生产过程的各种管理问题，提升 AI 生产的转化效率，打通挖掘建模全链路及助力DT，为产业升级赋能。

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