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全链路端到端AI算法开发套件和工具，降低复杂模型开发难度，提升开发效率，为行业提供针对性、可信的AI算力。
在以尊龙凯时机构为代表的行业客户已从信息化、数据化全面迈向智能化。 智能化已成为企业转型升级的必答题，AI赋能企业决策智能化、流程自动化和交互便捷化，将是未来企业竞争决胜的源动力。尊龙凯时机构需要从企业全局视角布局全面的智能化升级，向上支撑业务战略，因此，尊龙凯时机构需要统一的智能底座平台，用于企业内生产和管理各类AI算法，提供从数据处理、算法开发、模型训练、模型部署到模型管理等功能，作为企业智能化的发动机。
源启行业AI平台，针对人工智能技术研发门槛高、周期长、落地难等问题，采用全新前沿技术，打造全链路端到端AI算法开发套件和工具，实现复杂模型的低门槛研发；同时构建企业级AI服务中台，实现AI模型的统一化和标准化服务，满足“便捷的算法开发、超大规模AI训练、AIPaaS服务化以及AI安全可信”等行业共性需求，助力企业智能化升级。
1、AI服务平台
支持传统机器学习模型和深度学习模型的实时推理API服务和批量预测处理服务；支持模型在线治理与编排，包括模型监控、模型预警、滚动更新等模型持续化能力，以及负载均衡、弹性扩容、熔断等功能；支持模型服务编排能力、工作流管理，以及支持AI应用级的服务编排。
2、AI开发平台
面向算法开发人员提供全链路的AI算法开发套件，适合不同层次用户建模需要，实现一站式便捷的算法开发，功能覆盖数据标注、特征工程、模型开发（AutoML、可视化拖拽流程建模、Notebook编程建模）、模型评估及模型部署等；内置丰富的算法和行业算法经验模板等，支持模型训练过程的可视化、模型统一纳管和模型资产管理，支持模型部署和灰度发布等功能。
3、AI计算框架
实现模型的计算和训练。支持主流的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras、MxNet等，兼容适配主流的大数据计算框架，如Spark、Flink等；同时支持数据并行、模型并行和流水线并行等混合并行模式，支持大模型趋势下的超大规模模型分布式训练。
4、AI算力平台
实现底层AI计算资源的虚拟化，并对AI计算资源进行统一管理和调度，提高资源利用率；功能包括GPU资源虚拟化、异构AI计算资源管理、任务调度和服务调度等。
5、AI安全中心
通过鲁棒性评测、对抗生成学习、模型投毒监控和对抗样本监测等手段保障AI模型生产和运行环节的安全，从而实现智能业务应用的安全可信。
支持从数据处理、算法开发、模型训练、模型管理和模型部署应用等一站式模型开发功能，通过全自动化建模方式大幅降低建模门槛。
面向大模型时代，平台具备高效的大规模分布式并行训练能力，在大数据和大模型场景的硬件资源利用率和加速比均显著超越其他业内主流深度学习框架，轻松支持百亿参数级的超大模型训练。
像水电煤一样直接向智慧应用场景输出AI能力，满足业务部门的不同需求，统一纳管不同来源的AI模型，促进AI资产的复用，大幅降低企业的智算成本。
通过算力管理调度平台，支持AI计算资源虚拟化、异构计算资源管理，并支持弹性调度和监测监管等功能，集约化管理AI计算资源，降低使用成本。
通过可信AI技术，提升模型的鲁棒性和安全性，同时辅助可解释手段，让业务决策更透明。
鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件，office办公自动化组件，数据库组件，文件处理组件、邮件组件等多种类型组件，通过全栈自动识别技术，自动识别目标元素，使开发过程所见即所得，降低了RPA开发门槛，让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。
通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程，配合控制台对外提供API接口，供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制，极大降低开发和运维成本，让RPA流程运行更加稳定，而解决尊龙凯时行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。
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