什么是MaaS（Model-as-a-Service）？
模型即服务（MaaS，Model-as-a-Service）是一种基于云计算的交付模式，其中预训练的人工智能模型通过标准化API接口提供给用户，使企业或个人无需自行开发、训练或维护模型即可直接调用其推理能力。这种服务模式降低了AI技术的使用 […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是特征存储（Feature Store）？
特征存储（Feature Store）是一种专门设计用于机器学习特征管理的系统，它集中存储、管理和服务特征数据，确保在模型训练和推理阶段特征的一致性、可重用性和版本控制。通过特征存储，团队能够高效共享特征定义，避免数据冗余和不一致问题，从而 […]
什么是模型注册表（Model Registry）？
模型注册表（Model Registry）是机器学习领域中的一个核心组件，它充当模型的中央仓库，用于系统化管理、版本控制、存储和追踪机器学习模型的元数据、训练配置、性能指标及部署历史。这一机制确保了模型生命周期的可追溯性、一致性和可重复性， […]
什么是Vertex AI？
Vertex AI 是谷歌云（Google Cloud）推出的统一机器学习平台，它整合了数据准备、模型训练、部署和监控等全生命周期工具，旨在简化人工智能模型的开发与管理。该平台提供预训练模型、自定义训练功能和自动机器学习能力，帮助开发者高效 […]
什么是SageMaker？
Amazon SageMaker是由Amazon Web Services (AWS)提供的完全托管机器学习平台服务，旨在简化机器学习模型的构建、训练和部署过程。它整合了数据预处理、模型训练、超参数调优和部署工具，支持主流框架如Tensor […]
什么是Kubeflow？
Kubeflow是一个开源的机器学习平台，专为在Kubernetes容器编排系统上构建、部署和管理端到端的机器学习工作流而设计。它提供了一套工具和组件，帮助数据科学家和工程师简化数据预处理、模型训练、模型部署以及监控等任务，从而提升机器学习 […]
什么是TensorBoard？
TensorBoard是一个由TensorFlow团队开发的开源可视化工具包，专为机器学习和深度学习实验设计，旨在帮助用户以交互方式监控、分析和调试模型训练过程。它提供直观的仪表盘，支持跟踪关键指标（如损失函数和准确率）、可视化计算图结构、 […]
什么是Weights & Biases？
Weights & Biases（简称W&B）是一个专为机器学习实验设计的云平台，它允许开发人员记录、可视化和比较模型的训练过程，包括超参数、指标、日志和输出结果，从而提升实验的可重复性、协作效率和透明度。 在AI产品开 […]
什么是MLflow？
MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，旨在简化和统一机器学习项目的开发、跟踪、部署和维护过程。它提供四大核心组件：实验跟踪（Experiment Tracking）用于记录和比较不同模型运行的参数与指标；模型注册（Model R […]
什么是Responsible AI Toolkit？
负责任AI工具包（Responsible AI Toolkit）是一套专为人工智能系统开发设计的软件工具和框架，旨在辅助开发者和企业将负责任AI原则——包括公平性、透明性、可解释性、隐私保护及安全性——融入AI产品的全生命周期。它提供标准化 […]