人工智能开发平台已成为企业构建、部署和扩展机器学习模型的基础。这些平台能够帮助团队快速安全地从实验阶段过渡到生产阶段。

让我们来探讨人工智能开发平台的工作原理、它们的价值所在，以及如何为您的企业选择合适的解决方案。

人工智能开发平台是一个软件环境，它提供构建、训练、测试和大规模部署人工智能模型所需的工具、服务和人工智能基础设施解决方案。人工智能平台将数据管道、机器学习框架和部署选项整合在一个平台上。

人工智能平台与框架

与框架或独立工具不同，人工智能应用开发平台提供了一个完整的生态系统。像TensorFlow或PyTorch这样的框架侧重于模型构建，而平台则支持从自动化、扩展到监控的整个生命周期。 

人工智能应用平台的主要特性

人工智能应用平台整合了构建和管理大规模人工智能项目所需的工具和基础设施。为了支持现代应用开发，强大的平台必须提供简化模型训练、优化部署并确保在各种环境下可靠运行的功能。 

以下是企业级平台的一些基本技术和功能特性：

MLOps 和自动化：内置的 AI 模型持续集成、测试和部署流水线可帮助团队简化工作流程、减少人工操作，并大规模地维护可靠的生产环境。

基础设施灵活性：可在云端、本地或混合环境中运行并具备弹性扩展能力的基础设施，使企业能够随着项目的增长扩展资源，而无需进行重大配置更改或昂贵的硬件升级。

开源：开源源代码或对开源人工智能软件的支持能够实现更高的定制化程度，并避免被供应商锁定。

数据管理：集成的数据摄取、清洗、标注和版本控制工具可确保在整个人工智能开发生命周期中获得高质量的训练数据和可靠的模型更新。

安全与治理：基于角色的访问控制、合规性跟踪和安全部署选项可帮助企业在遵守监管要求的同时，保护敏感数据并维持运营标准。

AI推理：实时推理功能可快速可靠地提供输出，支持对时间要求较高的应用。