关注寄云公众号 用于AI模型开发生命周期所有阶段的管理平台
NeuSeer DA助力数据科学家和开发人员更快、更自信地构建、部署和管理高质量的模型，利用行业领先的机器学习运营（MLOps）以及多种工具集成加快AI价值实现速度，帮助用户落地更多的工业AI应用。
- 让模型训练实验变得快速，这样企业就可以更快地迭代并取得成功；
- 让模型部署变得方便，让企业建立的AI模型能快速使用于生产环境；
- 让模型管理变得简单，以便更多的企业可以采用AI模型。
统一平台，集成工具
将好用常用的人工智能开发和部署工具集成到DA统一平台中，利用对开源框架和库的支持，快速开发模型。将好用常用的人工智能开发和部署工具集成到DA统一平台中，利用对开源框架和库的支持，快速开发模型。
对实现AI价值时间的加速
用于项目协作和MLOps的快速ML模型部署、管理和共享，打造高绩效团队。
工业模型应用能力
基于常见问题，平台提供的工业模型应用案例可提供建模引导的人工智能解决方案。
可评估和可解释的AI模型
解释和评估部署的人工智能模型，并使用内置的可视化和解释性工具更好地理解预测。
核心功能
数据集
调用数据源中的数据，用于训练模型的样本数据。DA可以为用户管理数据集的版本，在不同场景下选择并使用不同的版本。
笔记本Notebook
即Jupyter Notebook，是基于网页的用于交互式计算的应用程序。
画布
使用拖放开发可视化界面进行工作流的设计。
工作流
表示处理数据流程的可视化的计算任务流，定义了一个有向无环图。
Python DASDK
适用于Python的机器学习SDK来构建和运行机器学习工作流。
存储卷
存储卷是定义在Pod资源之上、可被其内部所有容器挂载的共享目录。
开放源代码库和框架
对Scikit-learn、PyTorch、Keras、TensorFlow、MLlib 等的内置支持。
模型样例
提供多个工业模型样例供学习参考，可直接复制到自己账号下进行编辑后重新使用。
产品优势
NeuSeer DA为用户提供了从数据准备与探索、特征工程、模型训练/调优、模型部署、服务监控的业务闭环能力。
全面支持数据团队
为由数据工程师、数据科学家/分析师、运维工程师构成的数据团队提供全面支持，提高团队效率。
多种建模方式可选
快速开发和训练模型，用户可根据习惯选择建模方式，包括自动建模、画布建模和Notebook建模，提高工作效率。
开箱即用
帮助开发者减少对基础IT资源的关注，计算框架、运行依赖提前打包成镜像置于平台的镜像仓库，用户只需要选择使用，使得建模人员集中精力在模型研发，无需担心环境和基础设施。
实验对比，优选模型
对多种算法、多次训练的实验结果进行对比和优选，不断精益模型性能。
模型注册管理，一键部署
模型注册中心提供模型的集中存储和管理，使模型顺利的从研发迁移到生产环境。注册后的模型支持一键部署，即可发布成在线服务或批量服务。
满足“端-边-云”部署场景
注册中心的模型支持部署到多种应用场景中，部署过程操作简单。
提供模型服务监控、模型迭代依据
可通过图表跟踪、记录模型性能，监控数据漂移，促进模型更新以保持准确度。监控AI模型服务的资源使用情况，弹性缩扩容。
