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InfuseAI 打造 MLOps 生態系

2021-07-12
分類 : 新聞速寫
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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。

標籤: AIOps工合
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