InfuseAI 宣布其 AI 開發管理平台 PrimeHub推出整合創新外掛功能 Apps，整合從影像標註、模型管理、到資料視覺化等實用工具，加速資料團隊合作開發機器學習應用的效率。
隨著各產業對機器學習的採用快速提升，以及近期備受關注的 MLOps 方法論，可看出企業極欲提高 AI 專案從實驗到部署的效率。然而根據 Gartner 調查報告中指出，實現 AI 的最大障礙之一便是「將 AI 整合到既有基礎建設的複雜性」。
「各類 AI 工具技術不斷推陳出新，我們的目標是將 PrimeHub 打造成可大規模協作以及運行最佳工具的自動化平台。藉由導入 PrimeHub Apps 功能，整合各類型第三方應用服務，協助客戶更有效的整合資源、團隊協作以及工具應用，賦予使用者極佳的自由和靈活性，加速 AI 研發流程。」
InfuseAI 創辦人暨執行長高嘉良表示
整合各類工具打造 MLOps 生態系，加速 AI 開發
InfuseAI 旨在打造一套與各類工具應用結合的平台，讓使用者能以隨插即用的方式自由安裝組合不同的工具，並可利用 PrimeHub 平台現有的存取控制及資源管控架構直接上手操作。
目前 PrimeHub Apps 已整合了可標註不同資料類型的 Label Studio，資料團隊可用以標註各類型資料集，並利用標籤化的資料集進行有效的模型訓練，加速開發 AI 模型。
針對在 MLOps 中扮演關鍵角色之一的模型管理，PrimeHub 也導入了模型訓練版本控管工具 MLFlow，讓資料科學家在 MLOps 生命週期中，針對模型訓練實驗結果進行版本控管，並利用其提供的資料視覺化功能，更容易地追蹤和比較模型訓練實驗數據，以及簡化將模型推進到部署上線的流程。
PrimeHub 同時整合了可快速製作機器學習 app 的開源框架 Streamlit，基於 Python 程式，讓資料團隊可快速建構一個網頁前端介面，將機器學習資料輕鬆以網頁方式呈現分享，無需任何前端技術即可完成。
InfuseAI 更與台灣新創 Chimes AI (詠鋐智能) 合作，將其 No-Code AI 工具 tukey 整合至 PrimeHub 平台中，透過自動化訓練和封裝，降低客戶導入 AI 門檻，快速建構 AI 應用。
PrimeHub Apps 整合多樣第三方應用服務，助力資料團隊彈性運用隨需工具打造 ML 工作流程
以 Marketplace 概念打造MLOps 平台
InfuseAI 團隊除持續添加更多 PrimeHub Apps 中的第三方應用服務，也正積極與更多廠商合作，將 AI 模型自動化平台無縫串接至 PrimeHub。同時 InfuseAI 更期待能與更多聚焦於 AI 技術領域的廠商以及 SI 夥伴合作，激發更多 MLOps 平台上的應用，賦能企業智慧轉型，推動規模化的 AI 應用落地。
