软江图灵人工智能算法平台2.0
中国人工智能已进入深入融合发展期,AI技术的集成化创新逐步作为主流,传统产业与AI集成化发展后,将带来更大的社会经济价值。针对大都数企业来讲,应用人工智能的挑战仍然是巨大的。AI底层能力包含算法、算力、数据三要素。怎样同期驾驭好这三驾马车,让它们更好的服务于上层的AI应用,始终是各个企业AI落地过程中挥之不去的专题。
软江图灵工智能算法分析平台融合了图像训练、语音训练、语义训练等多元化的功能,打破了传统技术的限制。在更新的2.0版本中,软江图灵人工智能算法平台对模型训练功能进行了全面的优化和更新,提高了训练效率、加强模型性能、降低资源消耗,并为用户供给更加方便、有效的运用体验。
数据管理
全面覆盖从标签组创建到数据集管理的各个环节。用户可灵活定义视觉、文本、表格、音频、点云等多种类型的标签组,并上传相应文件由平台智能识别标注。同期,平台支持视觉、语音、文本及医学影像、3D点云等多行业数据集的标注与管理,满足常规深度学习及特定行业需要,为模型训练供给高质量、多样化的数据支持。
以下是对医学影像数据管理:
算法研发
用户可经过Notebook界面,容易创建、管理算法,并实时查看算法状态。平台支持从创建训练任务到仔细设置训练参数的全过程,包含选取镜像、算法类型、数据集、运行命令等,以及灵活配置资源规格。另外,算法管理功能让用户能够方便地管理自己的算法库,包含预置算法和自定义算法,为模型训练供给强大的算法支持。
训练管理
用户可灵活创建任务,选取镜像、算法类型、模型类型,并设置仔细的参数映射要求与资源节点,以开启训练任务。模型重组与可视化任务功能,让用户直观监控训练进度与模型版本,容易管理模型生命周期,提高训练效率与模型优化能力。
模型管理
涵盖模型优化与列表展示两大核心板块。用户可灵活创建模型优化任务,设定名叫作、描述、优化类型、算法,并选定模型与数据集,以提高模型性能。同期,平台供给直观模型列表,归类展示个人模型、预训练模型及炼知模型,支持经过可视化界面查看模型仔细信息,包含名叫作、框架、格式、类别、描述、版本、创建者及更新时间,便于用户有效管理与应用模型资源。
自动机器学习
经过简化模型训练流程,准许用户创建实验室并定义实验基本信息与描述。用户可灵活选取搜索策略,上传并配置TRAIN、SELECT、RETRAIN各周期参数,实现资源有效配置与数据集自动适配。极重提高了模型训练的效率与灵活性,让非专家用户亦能容易进行繁杂的设备学习实验。
云端Serving
云端Serving供给有效的模型安排服务。用户可创建在线服务,配置服务名叫作、描述、类型及模型等关键参数,支持HTTP与GRPC多种服务类型及CPU、GPU节点选取。同期,支持批量服务管理,经过可视化界面监控服务状态、进度及任务时间,保证模型安排的有效与可控。
模型炼知
专注于模型的深度理解和评定。用户可创建度量标准,包含度量名叫作、描述,并指定炼知模型和相应数据集,以便精细衡量模型性能。另外,经过图谱可视化功能,用户能够直观查看图谱列表,深入理解模型知识图谱的结构与相关,为模型优化供给有力支持。
镜像管理
支持用户有效管理多种类型的镜像资源。经过可视化界面,用户能够容易查看我的镜像及预置镜像列表,每一个镜像均仔细标注了名叫作、版本号、用途(如Notebook、训练、Serving等)、描述及上传时间,保证镜像资源的清晰归类与快速定位,助力模型训练与安排流程的有效运行。
平台优良
一站式研发:为用户供给一站式深度学习研发功能,经过智能数据处理、便利的模型研发和模型训练,打通深度学习全链路。
集成先进算法:除了包括常规AI算法外,还集成为了多行业的独家算法,供给业界领先性能。
灵活易用:除了一站式深度学习研发平台,平台还能够供给可视化和动静结合编码方式,调试灵活,非专业人员亦能够上手运用。
性能优越:集成自主开发的分布式训练平台,供给高性能的分布式计算体验,节省训练成本和训练时间。返回外链论坛: http://www.fok120.com,查看更加多
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