cubestudio开源一站式云原生机器学习平台

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

了解睿治

覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.TIOCR训练平台OCR自训练工具OCR建模工具腾讯云 TI 平台 TI-OCR 是一款专注于 OCR 细分场景建模的训练平台,覆盖了从数据导入、数据生成、数据标注、模型训练、应用编排到应用测试发布的全流程。平台沉淀了腾讯优图强大的 OCR 内置模型和专家丰富的模型优化经验,能助力非 AI 专业的客户轻松实现自主构建自定义业务下的 OCR 应用解决方案。 https://cloud.tencent.com/product/tiocr
2.PaddlePaddle/PaddleClas:Atreasurechestforvisual[1]:基于 ImageNet22k 数据集预训练,然后在 ImageNet1k 数据集迁移学习得到。 Twins 系列 [34] 关于Twins 系列模型的精度、速度指标如下表所示,更多介绍可以参考:Twins 系列模型文档。 模型Top-1 AccTop-5 Acctime(ms)bs=1time(ms)bs=4time(ms)bs=8FLOPs(G)Params(M)预训练模型下载地址inference模型下载地https://openi.pcl.ac.cn/PaddlePaddle/PaddleClas/src/branch/develop/docs/zh_CN/models/ImageNet1k
3.机器学习平台面向数据科学家和数据分析人员,为传统机器学习和深度学习提供了从数据准备、数据预处理、模型训练、模型评估到在线预测的端到端数据智能平台。 关于机器学习平台 作为AI赋能工具,面向业务智能化转型的需求,通过自动机器学习、可视化拖拽实验、交互式编码等多种方式,提供从数据洞察处理 、探索性分析、建模分析、模型部署、https://cloud.inspur.com/data-cloud/data-product/machine-learning/
4.Dlearn机器学习平台远舢Dlearn机器学习平台,是集AI算法、模型、训练、推演于一体的“一站式”平台,通过接入模型构建与训练需要的样本数据,构建数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,支撑AI模型的快速构建、训练、部署和应用,实现AI模型工作流的全周期管理。 https://5gai.cctv.com/special/companies/yuanshan/p002/index.shtml
5.机器学习PAI人人都用得起的机器学习平台机器学习PAI整体介绍 阿里云机器学习PAI包含3个子产品,分别是机器学习可视化开发工具PAI-STUDIO,云端交互式代码开发工具PAI-DSW,模型在线服务PAI-EAS, 3个产品为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。 产品优势 简单易用 https://umeng.aliyun.com/product/umengpai
6.机器学习平台建设(一)机器学习开发平台的架构本文概述了机器学习平台的构建,强调了数据处理、建模和部署的重要性。数据处理涉及数据采集、存储和加工,包括对接、安全、网络瓶颈、网络爬虫和隐私保护。建模涵盖特征工程、试验、训练和评估模型。部署则关注模型在生产环境中的应用。文章还讨论了数据存储的可靠性、一致性、访问速度和版本控制,以及数据标记和样本数据的创https://blog.csdn.net/2301_81887304/article/details/135616766
7.机器学习青少年人工智能资源与创新平台飞桨大规模分类(PLSC: PaddlePaddle Large Scale Classification)库是基于飞桨平台构建的超大规模分类库,为用户提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案 28 04月 机器学习 Transformer 加速工具 TurboTransformers TurboTransformers 来自于深度学习自然语言处理基础平台 TencentNLP Oteam,旨在搭建统一的深度学习https://yuanzhuo.bnu.edu.cn/article/category/ML
8.10个最佳机器学习库开源地理空间基金会中文分会开放地理空间摘要: 机器学习或 ML 由 Arthur Samuel 于 1959 年首次提出,它是人工智能的一部分,赋予机器学习并使其实现自我改进的能力。 通过机器学习,开发人员可以训练机器从自己的经验中学习,而无需显式编程来执行上述操作。为了使用机器学习完成如此多的任务,需 https://www.osgeo.cn/post/181fb
9.适合初学者的一些常用的机器学习库本文主要分享一些常用的人工智能相关的内容,包括:模型训练、数据处理、参数优化、实验跟踪、特定领域库以及一些工具。 在人工智能项目开发的过程中,我们通常会使用到很多机器学习、深度学习框架、各种数据处理库和一些工具。好用的库很多,但对于初学者来说先聚焦在一些比较常用的框架、库或者工具,有利于提高效率。下面主要https://www.51cto.com/article/770983.html
10.如何构建高效的离线机器学习模型训练平台?袋鼠社区在当今数据驱动的时代,机器学习成为了推动各行业创新的重要动力。特别是在离线环境中,构建一个高效的机器学习模型训练平台,不仅可以提高模型的训练效率,还能极大地提升数据安全性和模型的可靠性。本文将深入探讨离线机器学习模型训练平台的构建要点,包括所需的技术、框架、流程及其应用场景,帮助读者全面了解如何打造一个优秀https://www.dtstack.com/bbs/article/15769
11.模型训练平台自训练平台ai数据自训练平台机器学习操作模型训练平台 PRODUCT VALUE 一体化大模型训推 提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务 异源模型统一纳管 一站式大小模型训推 在资源受限或需要快速响应的环境中,提供一站式服务,显著降低模型训练与推理成本 立即咨询 模型量化压缩 立即咨询 Triton引擎推理加速https://www.zkj.com/training
12.机器学习平台机器学习平台是面向机器学习应用开发者,提供开发机、自定义任务、实验管理等丰富的建模调试工具以及多框架高性能推理服务的企业级云原生机器学习平台https://www.volcengine.com/product/ml-platform
13.基于云原生打造分布式机器学习平台(分布式训练篇)在分布式训练过程中,训练的容器次源是由K8S进行调度分配置,工作容器被分布在集群中的哪一台机器使用者是预先不知道的,这样我们就需要有一种介质来存储训练过程中所需要的代码、配置、数据等等,以便于在训练过程中任何一个容器都可以访问它。 在系统框架中已经介绍过了,平台采用的是ceph做为平台的分布式存储,同时与rohttp://cdn.modb.pro/db/474536
14.ScaleAIScale AI是一个基于云端的机器学习标注训练平台,为企业提供高效的数据标注、注释和分类服务,以帮助加速人工智能应用开发。 Scale AI的平台拥有一支专业的标注团队,能够提供高质量的数据标注服务。同时还支持自动化标注和集成API接口等功能,为客户提供一站式的数据处理解决方案。它使用机器学习技术实现数据分类与图像标注,https://www.aizhinan.cn/tools/2337.html
15.阿里云机器学习平台大模型训练框架EPLEPL 是一个统一多种并行策略、易用的分布式深度学习训练框架,它将不同的并行策略进行了统一抽象。在一套分布式训练框架中,支持多种并行策略,包括数据并行、流水并行和算子拆分并行,并支持不同策略的组合和嵌套使用。同时 EPL 提供了灵活应用的接口,用户只需要添加几行代码就可以实现丰富的并行化策略。模型侧不需要去https://blog.itpub.net/70024923/viewspace-2943445/
16.一篇文章读懂什么是机器学习平台这个工程师想用技术减轻人工劳动,他拍摄了约7000张黄瓜照片,传到谷歌云的机器学习平台,通过TensorFlow深度学习框架,训练模型去识别黄瓜,并对黄瓜按不同特质进行分类。在此基础上,他还做了一个黄瓜分拣机,再配合上自动传送带系统,可以将每根黄瓜识别出来后再传送至程序指定的箱子。这样,降低了分拣黄瓜过程中人工参与。https://www.10100.com/article/90094
17.云原生机器学习平台技术综述(编排调度篇)在当前大数据、大模型的背景下,深度学习基础设施平台的架构需要能够满足大规模训练所需的算力、存储和网络,具备强可扩展性的云原生架构是不二之选。本系列文章我们重点关注机器学习平台的技术难点及其在Kubernetes云原生底座之上的解决方案。覆盖编排、调度、存储、通信、推理等方方面面。本文是系列的第一篇:编排调度篇。 https://laiye.com/news/post/2627.html
18.模型训练平台模型训练平台是基于多种机器学习框架开发的人工智能云平台,具有强大的硬件资源管理能力以及高效的模型开发能力,可进行模型开发、分布式训练与服务发布,降低AI使用门槛,提升开发效率,助力车企加速智能化转型。https://www.z-one.tech/products/modeltraining/
19.字节跳动&火山引擎:企业级机器学习平台建设实践现代机器学习系统发展到现在,需要支持从数据管理、特征工程、模型训练,再到模型上线、推理和监控等各种环节,涉及的模块和依赖众多,支撑的业务需求也复杂多变,因此打造一个工程化的机器学习平台对于技术落地至关重要。 字节跳动内部机器学习平台建设演进 字节跳动内部的机器学习平台建设始于 2017 年,那年字节跳动 AI Labhttps://xie.infoq.cn/article/6056428746d7901429d2b8e67?utm_source=related_read_bottom&utm_medium=article
20.Scorpio机器学习平台竹间Scorpio人工智能机器学习平台,具备机器学习全流程开发所需步骤,提供一站式机器自学服务,具有自定义预训练模型、自动化机器学习模型训练等优势,敬请访问【竹间智能】官网.https://www.emotibot.com/product/scorpio.html
21.万象+数据开放平台京东作为多方安全计算中一方进行数据输出,提供丰富的训练数据集。 安全计算 利用混淆电路、不经意传输计算实现数据可用不可见。 数据确权 引用区块链计算对数据的全生命周期流程进行记录。 产品服务 万象+ 多方计算平台 万象+ 机器学习平台 万象+ 多方计算平台 https://dop.jd.com/portal
22.云机器学习建模平台星环科技为您提供云机器学习建模平台相关内容,帮助您快速了解云机器学习建模平台。如果想了解更多云机器学习建模平台资讯,请访问星环科技官网(www.transwarp.cn)查看更多丰富云机器学习建模平台内容。https://www.transwarp.cn/keyword-detail/3821-1
23.机器学习案例实战教学PPT(共20章)第1章常用机器学习平台.pptx目前存在以下几类基本的机器学习平台:一类是开源的机器学习平台,API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)丰富且不用付费,但学习成本高,例如 R、Python、Mahout、Spark MLlib等。还有一类是商业化的机器学习平台,这类平台算法有限,但经过了长期的实践检验,系统问题比较少,学习成本低,很少编程甚至不用编程https://max.book118.com/html/2022/0320/8035023063004064.shtm
24.深度学习云训练平台AI智能猜您想看:深度学习云训练平台支持模型开发的数据集,在模型构建或训练、模型管理等各种场景下应用,可快速高效地进行模型的开发和部署。数据集是一种由开发者组成:数据集是物理机器学习的本地用户,一般由多个数据组成。数据集合内所有数据特征在一个界面由数据组成,逻辑数据建模平台提供了数据准备、特征工程、模型https://www.huaweicloud.com/zhishi/edits-17514483.html