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技术平台

锐境 AI Platform 是一个企业级的AI开发和部署平台，让AI应用开发变得简单高效。

平台概述

锐境 AI Platform 提供从数据准备、模型训练、模型部署到运维监控的全流程AI开发能力。

核心优势

  • 快速开发

    可视化界面，无需深厚的AI背景即可开发AI应用

  • 弹性扩展

    自动扩缩容，按需付费，降低成本

  • 企业级安全

    多重安全保障，符合行业标准

  • 易于集成

    丰富的API和SDK，轻松集成到现有系统

平台功能

1. 数据管理

数据标注 - 图像标注工具 - 文本标注工具 - 音频标注工具 - 协同标注

数据处理 - 数据清洗 - 数据增强 - 数据转换 - 数据版本管理

数据存储 - 分布式存储 - 数据加密 - 访问控制 - 数据备份

2. 模型开发

AutoML - 自动特征工程 - 自动模型选择 - 自动超参数优化 - 一键训练

模型训练 - 分布式训练 - GPU加速 - 训练监控 - 实验管理

模型评估 - 多指标评估 - 可视化分析 - A/B测试 - 模型对比

3. 模型部署

一键部署 - 容器化部署 - 无服务器部署 - 边缘部署 - 私有云部署

版本管理 - 模型版本控制 - 灰度发布 - 回滚机制 - 流量控制

性能优化 - 模型压缩 - 量化加速 - 批处理优化 - 缓存策略

4. 运维监控

性能监控 - 实时监控 - 性能指标 - 资源使用 - 成本分析

日志管理 - 日志收集 - 日志分析 - 日志检索 - 日志归档

告警通知 - 自定义告警规则 - 多渠道通知 - 告警聚合 - 故障自愈

使用流程

步骤1：数据准备

from ruijing_ai import Platform

# 初始化平台
platform = Platform(api_key="your_key")

# 上传数据
dataset = platform.datasets.create(
    name="my_dataset",
    type="image_classification"
)

dataset.upload_files("./data/")

步骤2：模型训练

# 创建训练任务
training_job = platform.training.create(
    dataset_id=dataset.id,
    model_type="image_classification",
    config={
        "epochs": 10,
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001
    }
)

# 等待训练完成
training_job.wait()

步骤3：模型部署

# 部署模型
deployment = platform.deployments.create(
    model_id=training_job.model_id,
    name="my_model",
    instance_type="gpu.small"
)

# 获取API端点
endpoint = deployment.endpoint_url

步骤4：模型调用

# 调用部署的模型
result = platform.predict(
    endpoint=endpoint,
    data={"image_url": "https://example.com/image.jpg"}
)

print(result)

平台架构

graph TB
    A[用户应用] --> B[API网关]
    B --> C[模型服务]
    B --> D[数据服务]
    B --> E[训练服务]
    C --> F[模型仓库]
    D --> G[数据存储]
    E --> H[计算集群]
    I[监控系统] --> C
    I --> D
    I --> E

技术特性

高性能计算

  • GPU加速：支持NVIDIA GPU加速
  • 分布式训练：多机多卡并行训练
  • 混合精度：FP16/BF16混合精度训练
  • 梯度累积：支持大batch训练

弹性伸缩

  • 自动扩容：根据负载自动扩容
  • 负载均衡：智能流量分配
  • 资源调度：高效的资源利用
  • 成本优化：按需付费，降低成本

安全保障

  • 数据加密：传输和存储加密
  • 访问控制：细粒度权限管理
  • 审计日志：完整的操作记录
  • 合规认证：ISO 27001认证

支持的框架

深度学习框架

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras
  • MXNet
  • PaddlePaddle

机器学习框架

  • Scikit-learn
  • XGBoost
  • LightGBM
  • CatBoost

其他工具

  • Jupyter Notebook
  • TensorBoard
  • MLflow
  • Kubeflow

定价方案

计算资源

实例类型 配置 价格
cpu.small 2核4G ¥0.5/小时
cpu.large 8核16G ¥2/小时
gpu.small T4 GPU ¥5/小时
gpu.large V100 GPU ¥15/小时

存储资源

类型 价格
对象存储 ¥0.1/GB/月
块存储 ¥0.5/GB/月

网络流量

类型 价格
入站流量 免费
出站流量 ¥0.5/GB

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客户案例

某互联网公司

使用Ruijing AI Platform构建推荐系统，开发周期从3个月缩短到2周，模型性能提升30%。

某制造企业

部署视觉检测系统，检测准确率达到99%，人工成本降低70%。

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