算法训推一体化
方案概述
随着“数字中国”建设在各领域与产业融合的日益深入，各类专业场景下智慧化应用对私域碎片化算法生产、长尾算法迭代优化等需求已逐渐成为用户关注重点。 算能以自研国产化算力产品为硬件底座，以零代码自动化训练平台为基础，推出训推一体化平台整体解决方案，为用户解决算法定制成本高、开发时间长、不能自主迭代、泛化能力差、业务数据保密性高等诸多困难。 方案通过图形化的操作，指引用户自主完成模型创建、数据标注、模型训练、模型测试、模型部署等全流程的过程，完成算法生产、优化迭代、部署、算法资产管理等业务需求；助力客户将深度学习应用快速、高效工程化落地。
方案价值
一体化交付
集算法训练与推理部署等能力于一体，全面解决深度学习项目落地过程中从数据处理、模型训练、应用部署到事件上报全流程的问题，能力更全面、体验更流畅、性能更完整、性价比更高。
场景智能+业务导向
面向真实业务场景的实战型解决方案，可基于客户数据特征、场景特征、业务需求智能化推荐相应的模型结构、灵活设置业务参数，在更小的资源投入下，实现更好的应用效果和更高的处理器利用率。
灵活的算法定制能力
相比于传统方案中，硬件与固定的算法绑定，训推一体机在稳定的硬件基础上，实现了专业、灵活的算法生产，客户可根据实际需求自主生产、部署所需算法，并根据业务场景需求自动化迭代精度。
典型案例
赋能某运营商提升机房、基站智能化管理，故障风险及时预警能力
通过智能化监测系统，收集基础设施的运行数据，并借助AutoML自动化训练平台对机房和基站等场景的基础设施进行数据分析和建模，从而实现故障和安全隐患的预测和预警，进一步提前对发生故障和风险事件的可能性进行判断和排除。
赋能某大型集团增强无人机深度学习算法能力，构建现代立体化巡检体系
无人机视角下移动目标过小、检测难度大，平台采取数据增强策略，针对性生成移动小目标识别等相关深度学习算法，多帧过滤、多次检测。对目标进行精准识别，可以快速、准确地识别出绿网、棚子、裸露土堆等违建区域。