BasicFinder PLAT 模型训导平台

构建、训练和部署深度学习模型

安全 快速 高效

免费试用

产品特点

支持主流 DL 框架
支持 TensorFlow、MXnet、PyTorch、Keras、Caffe 等多种深度学习和机器学习框架
模型构建部署
兼容 Docker 容器技术和Kubernetes 系统架构,训练完成的模型可发布为云端 API,灵活配置至使用场景及运行环境
模型一站式服务
借助数据标注(BasicFinder HIVE)平台满足不同业务场景的基础数据能力,可实现 AI 数据模型构建迭代一站式全链条服务
高效数据集及版本管理
支持自定义数据集上传、共享,数据权限和版本控制,可安全高效管理、调用(图像、文本、音频、视频)数据集
代码版本管理
兼容 Git,支持代码上传及Git导入两种方式,代码管理灵活高效
可视化监控
模型训练过程中可直观化监控实时日志、计算性能资源(CPU/GPU/RAM)、模型学习训练可视化(Tensorboard)等关键指标
在线算法调试
集成 JupyterLab 开发环境,支持在线算法调试,提高开发效率
高效管理计算资源
高效管理和调用 CPU、GPU 云端计算资源,支持训练任务节点扩展和 GPU 加速
赋能数据标注
训练完成的高精度模型可辅助数据标注工作,提升数据标注环节效率,并形成数据良性回流闭环

方案对比

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