Platform for AI_Pemodelan data kelas enterprise_Algoritma machine learning

Hubungi Kami Dokumen Konsol

Ringkasan
Platform Rekayasa AI
Spesifikasi
Dokumentasi dan Jalur Pembelajaran

Ringkasan

Ringkasan
Platform Rekayasa AI
Spesifikasi
Dokumentasi dan Jalur Pembelajaran

{} {} {}

Yang Terbaru di PAI dan AI Generatif Alibaba Cloud

Deployment Model

Men-deploy model DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1

sebagai aplikasi web dengan fitur "Model Gallery" di PAI console

Pelajari Selengkapnya

Deployment Model

Men-deploy LLM sebagai aplikasi di PAI-EAS

dan gunakan WebUI aplikasi atau panggil API

Pelajari Selengkapnya

Deployment Model

Men-deploy Stable Diffusion di PAI-EAS dengan beberapa klik

sebagai aplikasi web berbasis AI untuk menghasilkan image

Pelajari Selengkapnya

Vector Database

Bangun layanan chat cerdas di PAI-EAS

dengan vector database sebagai basis pengetahuan perusahaan khusus Anda

Pelajari Selengkapnya

Inteligensi Visual

Gunakan EasyVision untuk mendeteksi objek

dengan melatih model di PAI-DSW dan men-deploy-nya di PAI-EAS

Pelajari Selengkapnya

Platform AI Engineering

Persiapan Data

Pada fase persiapan data, PAI-iTAG menyediakan layanan pelabelan data cerdas. PAI-iTAG mendukung berbagai jenis data — image, teks, video, dan audio — serta pelabelan data multimodal, dan menyediakan berbagai komponen konten pelabelan serta komponen topik. Gunakan template pelabelan bawaan dari PAI-iTAG atau buat template kustom sesuai kebutuhan. PAI-iTAG juga menyediakan layanan pelabelan data terkelola penuh yang di-outsource.

Pelajari PAI-iTAG selengkapnya

Pengembangan Model

Pada fase pengembangan model, Anda dapat menggunakan PAI-Designer dan PAI-DSW untuk mengembangkan model.

PAI-Designer

{} {} {}

Selengkapnya tentang PAI-Designer

PAI-DSW

{} {}

Selengkapnya tentang PAI-DSW

Penerapan Model

Pada fase penerapan model, gunakan PAI-EAS untuk menjalankan inference online dan PAI-Blade untuk optimisasi inference.

Platform Layanan Inferensi Elastis PAI-EAS

{} {} {}

Pelajari PAI-EAS selengkapnya

Akselerator Inferensi Universal PAI-Blade

{} {}

Pelajari PAI-Blade selengkapnya

Manajemen Aset AI

Machine Learning Platform for AI menyediakan manajemen lifecycle lengkap untuk data assets utama dalam produksi berbasis AI, seperti model, dataset, dan image, serta data output. Platform ini juga memungkinkan Anda berbagi data assets dengan user lain, menganalisis hasil pelatihan berbagai model, dan melacak masalah serta pengecualian. Machine Learning Platform for AI membantu meningkatkan performa dan menghemat biaya di seluruh proses pengembangan dan penerapan AI.

Platform Pengembangan Sistem Rekomendasi PAI-Rec

Dalam skenario pengembangan sistem rekomendasi, PAI-Rec adalah platform pengembangan sistem rekomendasi untuk enterprise yang mendukung pembangunan, pengembangan, iterasi, serta O&M secara mandiri. Platform ini menyediakan pilihan technology stack yang fleksibel, kemampuan kustomisasi mendalam end-to-end, dan tool eksperimen tuning untuk meningkatkan efisiensi iterasi sistem rekomendasi secara signifikan.

Spesifikasi

Berbagai metode pembelian untuk memenuhi kebutuhan AI dan machine learning di berbagai tahapan.

PAI-DSW

PAI-DSW adalah tool development pemrograman interaktif dari Platform for AI dan dapat digunakan oleh developer dengan berbagai tingkat keahlian.

Tool development kode pemrograman AI

Jupyter Notebook untuk development pemrograman interaktif
Menyediakan TensorFlow yang dioptimalkan secara mendalam dan mendukung framework open source
Mendukung penjadwalan hybrid CPU atau GPU

Beli Sekarang

PAI-Designer

PAI-Designer adalah tool development tanpa kode yang menyediakan komponen algoritma machine learning klasik, mencakup skenario seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan analisis teks.

Tool development tanpa kode

Lebih dari 140 komponen algoritma
Algoritma drag-and-drop tanpa perlu menulis kode
Menyesuaikan parameter dengan lebih mudah

Beli Sekarang

PAI-EAS

{} {}

Layanan deployment dan debugging model

Men-deploy model kompleks dengan beberapa klik
Membuat, memperbarui, menghentikan, memulai, melakukan scale out, dan melakukan scale in pada layanan model
Mendukung debugging online model

Beli Sekarang