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AI工程化:各家的AI平台、AI中台架构图

中台的概念

AI 中台是用来构建大规模智能服务的基础设施,是一套完整的人工智能模型全生命周期管理平台和服务体系,提供模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、模型监控服务等能力支持。AI中台旨在让企业业务前台可以短兵作战、小步快跑、降低试错成本,更便捷地借助AI加速业务创新。

美军最小作战单位由二战的军进化到后来的营,再到阿富汗战争时,几人或十几人的极小班排就可以挺进前方一线,就是因为后方有非常强大的导弹指挥系统。这可能是对“大中台,小前台”最通俗的比喻。
AI中台意义

机器学习的工作流程异常复杂、耗时,这些流程包括数据准备、选择、优化机器学习框架和算法、设置训练环境、训练并调优模型、在部署和监控模型等等。 如果把算法工程师和数据科学家比作大厨,那么要做出一道美味的菜肴(一个能在企业生存环境中应用的算法模型),他们90%以上的时间都要花在“捡柴火、搭灶台、铸铁锅”这些自身并不擅长的工程搭建环节。 AI中台为开发者提供了一套完备的“中央厨房”,内置了丰富的各类厨具、设备和食材半成品(机器学习服务和预置的算法),开发者无需自己搭建厨房,只要自带食材(训练数据)就可以做菜(训练模型)了。

各平台共同的一些特点
    强调数据安全,隔离 云、端、边都方便部署 对主流开源深度学习框架的支持和优化
阿里的飞天AI平台

从架构上来看,飞天平台从底层框架到解决方案层主要有三层:

    云边端一体的高性能训练和推理引擎框架,包括 Alink、MNN、XDL、SQLFLOW、PAI TensorFlow、PAI Blade、Elastic DL等; PAI机器学习平台:包括轻量级 AI 开发平台、AI大数据系统协同开发平台、AI 推理服务平台; 解决方案层:面向智能语音、视觉图像、自然语言处理、自动驾驶等领域
百度EasyDL平台

EasyDL是百度大脑推出的定制化AI训练及服务平台,支持面向各行各业有定制AI需求的企业用户及开发者使用。支持从数据管理与数据标注、模型训练、模型部署一站式AI开发流程,通过原始图片、文本、音频、视频类数据经过EasyDL加工、学习、部署可发布为公有云API、设备端SDK、本地化部署及软硬一体产品。

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。SageMaker 完全消除了机器学习过程中每个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。

联想LeapAI平台

联想企业级人工智能平台LeapAI是一站式的私有化企业级统一AI平台,全面内置主流AI技术, 通过端到端的数据、算法、算力管理,自动化模型训练与交互式使用体验,降低企业AI应用门槛,实现AI在企业全价值链的快速落地。

极视角AI平台

特点:兼容各类AI框架/训练可视化/测试报告自动生成/开发与数据物理隔离/多租户资源共享/业务需求统一发布管理

landing AI工业AI平台

平台功能见上图,主要用于制造业工业场景

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