AI模型管理平台：解决AI学习门户的痛点

一、快速AI模型管理，解决AI学习门户的难题

随着人工智能和机器学习在各行各业中的应用不断深入，AI模型的数量呈指数级增长。然而，这也带来了一些问题：AI模型的统一管理、快速部署以及模型落地难等。为了解决这些问题，美林数据AI团队推出了基于Fass框架的三方模型管理平台。

这个三方模型管理平台是基于开源项目OpenFaas构建的。它为数据科学家提供了在线开发、统一管理、部署和运维的功能，使得AI模型的工程化部署变得简单、便捷且高效。该平台采用Serverless服务模式构建，具备高扩展性、高可用性和高性能等特点。用户无需关注底层服务构建和资源分配方面的细节问题，能够更专注于业务模型代码的开发。

难道这不是我们一直以来梦寐以求的解决方案吗？困扰AI学习门户的模型管理难题，终于迎来了解决之道！

二、一站式AI模型管理，更聚焦于业务开发

在三方模型管理平台上，不同AI模型的框架（如Tensorflow、PMML、Keras、PyTorch等）都能够在一个Docker基础镜像中进行统一的上传和管理。平台提供了统一的模板，方便模型的在线开发、在线调试和版本管理，确保每个模型具有良好的可追溯性。

更妙的是，模型的上线部署只需进行界面式参数配置。配置好相关参数后，就能一键发布模型，并生成标准API供后续服务调用。这大大降低了部署的难度和复杂度。此外，平台还支持多种函数触发器的创建，满足工程化的部署应用需求。

AI模型的运行更智能化，得益于三方模型的管理。这个管理平台能够将AI模型运行在K8s集群上。K8s集群能够根据并发请求数、CPU、内存等指标实现自动扩缩容，从而实现资源的合理利用。当服务空闲时，实例副本能自动缩减到零，极大提高了AI模型的运行效率。

三、在线AI模型开发，提升开发效率

平台内嵌编辑器，为用户提供统一的开发环境。用户无需在本地搭建环境，即可进行模型的在线开发与封装，从而降低维护成本，提升模型的开发效率。

三方模型管理平台在实践操作中，涵盖了从模型接入、模型管理、模型运维到模型应用的全流程。通过这个平台，在AI模型的快速部署上，整体效率可提升4.5倍。即使同时在线上百个模型预测服务，单条数据也能在毫秒级做出响应。

总览

AI模型的管理和部署一直是AI学习门户中的难题。但现在，随着美林数据AI团队的三方模型管理平台的诞生，这一切都变得简单、高效且便捷。模型开发变得更专注，模型部署变得更快捷。快来尝试三方模型管理平台，让AI学习门户进入快车道吧！

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