助力AI智能计算 | 梦鱼神经网络训练软件

发布者:管理员  发布时间:2020-07-07 11:00

梦鱼神经网络训练软件是一套为人工智能计算提供一体化功能的产品。其为用户提供了基础的人工智能计算平台,用户无需关心具体的IT技术。产品针对人工智能计算提供了各项基础资源,标准环境,算力优化与共享,数据存储与安全,用户管理、系统运维等。产品开箱即用,操作简单,极大方便了用户的业务使用。


用户痛点


学习维护成本高数据安全无法保障资源利用率低

• 环境搭建耗时复杂,维护难度大,

使用门槛高

• 算法库、模型库众多维护使用成

本太高

• 文档分散,无法统一管理,维护

需要花费很多时间

• 用户训练任务无法做到无人值守,

实时查看,需要花费大量人工去

维护训练任务

• 个人数据文档无访问权限设置,

导致个人重要数据容易外泄

• 结果数据或研究成果数据无审核

机制,无法安全的提供别人下载

使用

• 项目数据因无权限管理无法做到组内人员安全共享

• 物理机同一时刻只能被个别人独

占,无法同一时刻的多人共享

• 休息时间机器处于空闲状态,计

算资源被闲置

• 无法做到实时对集群资源的负载

均衡访问调度,资源浪费


应用功能

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产品优势



统一运行环境

提供统一运行环境,满足大部分人工智能计算场景中一站式的使用需求。基于人工智能计算环境的需求,集成数据预处理(SPSS、MATLAB、Jupyter等) 工具,集成人工智能学习框架(Tensor Flow、Pytorch、Caffe、Mxnet等),集成算法知识库、组件库。


交互式与非交互式统一

提供交互式与非交互式的人工智能计算系统环境,不仅满足用户能自由选择在主动交互式环境的使用需求,而且满足用户在非交互式环境、任务方式中的使用,并且用户可以根据实际需求及人工智能资源调度配置,在交互式与非交互式环境中进行自由切换。



可视化工作界面

用户可以根据人工智能计算的场景需求,不仅能在交互式环境中提交计算请求,也可以通过可视化任务界面提交计算请求,并且可以通过TensorBoard,Playground.Tensor等工具,满足人工智能计算过程与结果的可视化,以及提供人工智能计算资源虚拟化的可视化监控。


与数据、安全接入环境集成

充分考虑应用场景,打通了和各种数据资源的访问,与数据安全、共享集成完成了集成。


应用场景


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