机器学习平台 | 可视化建模_模型部署_深度学习_机器学习

解决企业算法研发痛点问题，助力企业智能化转型

算法建模门槛高

痛点描述：机器学习建模过程复杂，既需要深入理解算法原理，又需要对业务深入研究。算法建模流程长、门槛高，企业难以启动。

方案及特色：机器学习平台一站式覆盖完整的模型研发及部署应用全链路，提供低门槛的可视化建模能力，支持拖拽式交互建模、AutoML自动化建模，助力企业快速建立算法研发流程。

大模型技术升级快

痛点描述：大模型技术发展迅速，更新升级节奏快，传统的机器学习平台无法支撑大模型的服务运行及快速迭代更新。

方案及特色：平台架构灵活可扩展，现已开放大模型生态。面向企业提供网易自研大模型、多种开源大模型及应用，支持大模型的管理、微调、服务部署及定制开发。助力企业快速启动大模型技术研发及应用。

资源计算效率低

痛点描述：海量数据场景下，AI分析师在专注业务效率的建模过程中，往往忽略对硬件、计算框架的考虑，导致模型训练效率低下

方案及特色：机器学习平台集成TensorFlow、Spark等分布式计算框架，并针对大规模稀疏化等场景进行深度优化，提供高计算建模能力。