企业当前架构面向未来AI应用搭建存在的局限性
复用'难'
烟囱式架构

“烟囱式”、“项目制” 缺乏跨系统复用能力。提高了前台业务的试错成本,降低了业务快速创新能力。可能造成模型、应用的重复建设,无法实现复用共享。

通过构建AI平台,沉淀共享服务,提高服务重用率,打破壁垒。
管理“独立”
各产品、项目独立管理

模型、应用的独立建设和维护,进步一步导致管理混乱,缺乏标准化、统一的流程管理、模型评估和运维优化。

为实现AI功能一体化管理,需提供全流程覆盖的管理平台。
迭代“慢”
开发效率受限

AI搭建面临流程管理、资源分配、权限设置、环境配置等一系列问题,当前架构对于未来AI应用支撑存在局限。一个集成各类工具和管理功能的AI平台可进一步加速AI应用开发。

企业需要快速应用业界成熟的AI解决方案、集成不同计算框架和算法,使框架和算法工具化。
平台特性
模型服务

模型版本管理,模型推理服务的部署、监控、管理和升级,提供 A/B test和滚动升级。

GPU集群管理

实现对 GPU 集群资源进行管理,根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。

模型开发

对接存储系统,管理数据集;提供 notebook交互式代码开发和调试工 具;管理数据预处理批作业。

模型训练

提交多框架(TensorFlow、PyTorch、MxNet等)的模型训练作业,支持 分布式和 GPU 加速,以及训练过程的可视化。

为企业数字化升级提供一体化服务
智能中台技术架构
安全性、可靠性

面向互联网金融、银行、政务、医疗等领域推出全栈专有云解决方案,帮助客户在自有数据中心构建一个端到端的企业级云平台。

核心竞争力
金融行业积累

· 1亿+的注册用户数

· 消费金融全场景覆盖

· 持牌消费金融机构

人工智能技术

· 220+技术专利

· 700+自研核心系统

· 国家高新技术企业认证

工业级、平台化

· 统一功能建设,快速响应业务需求

· 全流程功能赋能AI应用,降低应用壁垒

· 规模化应用,综合化收益最大

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