Platform for AI (PAI)
Une plateforme qui fournit des services de modélisation de données de niveau entreprise basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique, pour répondre rapidement à vos besoins en opérations pilotées par les données.
En savoir plusTraduction automatique
Grâce à la technologie de pointe d'Alibaba en traitement du langage naturel et en apprentissage profond, et en s'appuyant sur des données massives de commerce électronique, nous fournissons des services de traduction automatique de haute qualité personnalisés pour les utilisateurs d'Alibaba Cloud.
En savoir plusService de calcul intelligent PAI-Lingjun
Une plateforme de calcul IA complète pour les tâches de calcul haute performance, telles que l'entraînement de grands modèles de langage (LLM).
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Introduction :
Gartner a officiellement publié le « Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms » en juin 2024. Alibaba Cloud a été reconnu dans le quadrant des Challengers sur la base de sa capacité d'exécution et de l'exhaustivité de sa vision.
« Gartner définit une plateforme de science des données et d'apprentissage automatique comme un ensemble intégré de bibliothèques basées sur le code et d'outils low-code qui prennent en charge l'utilisation indépendante par les data scientists et leurs homologues métiers et IT, ainsi que leur collaboration, à travers toutes les étapes du cycle de vie de la science des données. Ces étapes comprennent la compréhension du métier, l'accès aux données et leur préparation, l'expérimentation et la création de modèles, ainsi que le partage des insights. Elles prennent également en charge les workflows d'ingénierie de l'apprentissage automatique, notamment la création de pipelines de données, de features, de déploiement et de tests. Les plateformes sont fournies via un client de bureau ou un navigateur avec des instances de calcul associées et/ou sous forme d'offre cloud entièrement gérée. »
Source : Gartner, Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, Afraz Jaffri, Aura Popa, Peter Krensky, Jim Hare, Raghvender Bhati, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, 17 juin 2024
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