Our Solutions
我们的AIOps服务
智能融合开发与运维，激发创新加速度，确保卓越品质，领航智能化转型新纪元。
ML 流水线部署
我们专注于打造自动化的机器学习（ML）流水线，这些流水线能够接收并处理输入的数据和代码，进而让您能够更迅速地训练机器学习模型。
模型部署和实施
我们会根据需要，将机器学习模型部署在云原生基础设施上（例如亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）），确保这些模型具备高度的可用性、可扩展性和可靠性。
模型的持续交付
我们的持续集成/持续部署（CI/CD）服务，持续构建、测试和部署AI模型到目标环境，使您的团队能够快速测试新想法并对模型进行迭代。通过优化开发流程，帮助您加快产品上市时间，实现业务增长。
模型监控
通过追踪、日志分析和异常检测，旨在为您的AI系统性能提供实时检测，使您能够优化和微调模型，以能持续的提高准确性和效率。
数据工程与管理服务
我们致力于协助您实施稳健的数据处理实践，确保数据集的完整性和对机器学习模型的适用性。我通过高效的数据获取策略、恰当的数据清洗技术的，以建立可靠的数据处理工作流。
模型治理
通过严格的治理策略，精心确保您的机器学习（ML）应用程序的安全性和完整性，高度重视数据保密性、伦理道德以及严格的法规遵从性。通过详细的监督机制，旨在确保模型的公平性，有效检测偏见，并严格评估性能。
Models&Plantform
我们常用的AI模型
千锤百炼，精挑细选，为您量身打造最适合业务需求的智能解决方案！
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GPT-4o
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Llama-3
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Claude
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PaLM-2
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DALL-E 2
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Gemini
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Whisper
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独具匠心，千挑万选，总有一款满足你！
How It's Work
我们的 MLOps实施过程
了解业务背景也业务目标
了解企业环境、现状以及它所面临的行业趋势和挑战，深入掌握公司的技术架构、人员技能水平及团队协作能力，是实施MLOps战略不可或缺的前提
数据摄取与准备
这包括数据的收集、提取和存储，数据的清洗，以及将数据转换为可分析和用于训练的格式等更多步骤。
模型开发
涉及数据准备、模型选择和设计、训练过程、评估与优化等多个方面。通过合理的模型训练，可以从数据中提取有用的信息和模式，为实际应用提供有力支持。
模型部署
部署阶段是指将机器学习模型投入生产环境，并使用真实数据进行实际应用的过程。MLOps 持续集成/持续部署（CI/CD）实践能够自动化这一流程，从而确保部署周期更加迅速且可靠。
持续监控与管理
随时间推移，模型可能会开始漂移，这会削弱其满足业务需求的能力。因此，模型部署后仍需持续监控，以验证其准确性、可靠性、可用性和性能。
重新训练
重新训练包括新数据的收集和预处理、模型的更新、在新数据上进行训练、评估以及部署到生产环境。这可以通过使用MLOps的重新训练管道自动完成。
Why us?
为您带来更多选择
优化工作流程
通过自动化和流水线技术精简基础设施、工作流程和数据准备工作，提高机器学习模型在全生命周期中的效率。
端到端的交付
通过采用融合了先进算法和自动化能力的工具与技术，我们的MLOps服务实现了端到端的开发流程，因此不再广泛依赖额外的专业知识。
丰富的技术栈
将开源工具的强大功能和灵活性与商业框架的便捷性和可靠性相结合，并融入了精心挑选的大模型，为您提供无缝且高度集成的用户体验。
全生命周期成本控制
通过一系列措施来减少机器学习项目在整个实施过程中所产生的成本，从而提高项目的经济效益和竞争力。
高效协作
通过自动化日常任务，优化实验流程，确保其顺畅高效，节约时间，确保模型性能。
高安全性和合规性
通过严格的加密协议确保数据在使用时、传输过程中以及存储在云端时均能得到全面保护。
Case study #2
CAIC-Program design
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Testimonials
What Our Clients Are Saying?
通过MLOps的实施，机器学习模型的开发和部署周期显著缩短，同时减少了人为错误和部署失败的风险。自动化和标准化流程，降低了机器学习项目的成本。
李总
负责人MLOps在数据管理方面表现出色，包括数据清理、预处理、版本控制等，确保了数据的质量和一致性。MLOps提供了完整的可追溯性，使团队可以更好地了解模型的工作方式。
韩经理
部门经理MLOps通过构建和运行机器学习流水线，连接了模型构建团队、业务团队以及运维团队，为机器学习模型全生命周期建设标准化、自动化、可持续改进的过程管理体系。
赵总监
产品总监
Team Members
Our Data Scientist
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Merv Adrian
Data Management
Kirk Borne
Data Scientist
Carla Gentry
Analytical Solutions
Marie Curie
Team Leader
Our Blog
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