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数据科学 & 人工智能工作台

一个平台,无限的应用程序,使数据科学和人工智能团队能够创新开发并加快模型部署,同时遵守安全和治理要求。

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按自己的方式构建人工智能,或在帮助下构建

在云端协作,连接社区创新,按自己的节奏进行培训。

一键部署

加快部署,从几周缩短到几分钟。快速收集利益相关方反馈,并将其无缝集成到模型中,确保一开始就为生产做好准备。

开源库

连接Anaconda的高级资源库,发现并安装成千上万的软件包和库。为您的团队应用策略过滤器,以消除漏洞和不合规软件包。

在一个安全平台上训练和部署人工智能项目

通过我们的调度器,为用于训练或重新训练的现有模型指定数据更新,更快地开发和注册模型,按项目进行协作,一键部署,最大程度地缩短实现价值的时间。

灾难恢复

在发生灾难或中断,例如数据删除或硬件故障等技术问题时,恢复数据和环境。

支持图形处理器的工作流程

对于会话、部署和工作,可通过配置图形处理器的功能,来灵活利用计算能力,确保成本控制和高效资源管理。

人工智能助手

利用人工智能助手,并与之互动,为克服编码难题,以及在笔记本环境中获取相关答案提供支持。

行政和治理

Workbench具有单点登录(SSO)、基于角色的访问控制(RBAC)和Prometheus集成功能,可实现合规性、高效日志收集、深入洞察和资源管理。

开源机器学习运维

注册和定义实验模型版本,确保将适当的模型部署到生产中。

利用数据科学和人工智能工作台确保堆栈安全

利用开源堆栈中的内置安全性来阻止风险,而不是通过繁琐的工作流。让从业人员能够使用各种编码语言的开源工具和软件包。

可见性和治理

让安全团队控制用户创建和访问。

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商业支持

获取开源安全性和合规性方面的企业级专业知识。

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完整的数据科学平台购买指南

本指南包括购买数据科学平台时应考虑的关键因素,以及一份包含60多项基础架构、安全性和集成功能的交互式清单。

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额外资源
《2023全球数字科技发展研究报告》

阅读最新报告,了解数据科学社区的用户基本信息、各行业用例以及与人工智能(AI)相关的趋势。

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开源数据科学和机器学习人工智能平台的权威指南

探索各行各业的顶级开源工具和用例。采取战略性行动,让从业人员和团队能够构建、部署和维护安全的人工智能解决方案。

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Anaconda被G2用户评为数据科学和机器学习平台的领先企业

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