联想商务机

　　专业智能算力平台(MLOps)产品一联想炼AI大师平台，是机器学习时代的DevOps,提供有关机器学习开发的最佳实践。MLOps的目标是提高模型开发、部署与运维流程的标准化和自动化程度，使得AI开发人员能够专注于模型构建过程，也让模型开发迭代的方向更加明确，切实为业务产生价值。

　　行业趋势

　　AI正在对各行各业带来变革性影响，它会在各个领域改善效率，提升可靠性，改善环境，从而提高社会的整体发展水平。率先拥抱AI的组织将会获得更高的效率、更低的成本、更强的安全性、更低的风险。加入AI开发的大军，开发针对组织需求的差异化AI场景将会带来丰厚的回报。

　　业务挑战

　　AI开发的高要求

　　AI的开发需要大量的算力、海量的数据和尖端的算法。对大量算力的管理、分配非常耗费管理员精力。人工分配资源既低效又容易带来算力闲置浪费问题。开发环境的配置，软件

　　包版本的兼容性测试也会耗费AI开发者很多精力。海量数据的影响如何快速了解海量的数据，如何对数据做清洗、标注，都会对最终的AI算法有很大影响。海量数据的管理、分享也可能会带来数据冗余的问题。

　　AI算法专家资源稀缺

　　AI算法专家是稀缺资源，如何能让一般的数据科学家开发出有竞争力的模型是提高AI生产率的核心。如何更快速的训练出模型，如何训练出更小的模型，如何在做模型推理的时候最大化资源利用率等都是AI开发过程中的痛点问题。

　　联想服务器

　　解决方案

　　联想炼AI大师是一个专业的MLOps平台，向AI开发人员提供可持久化交互式开发环境、批处理任务、数据可视化、数据清洗、数据标注(支持众包)、模型训练、模型压缩、模型蒸馏、模型评估、模型推理、实时监控等服务。炼AI大师一方面通过灵活的算力管理提高了资源利用率，另一方面通过算力的创新减少了AI开发所需人力。平台具备如下创新的特色功能：

　　可持久化工作空间

　　可持特久化交互式工作空间为AI开发者提供了基于JupyterLab的交互式开发环境，内置全栈优化的深度学习环境，支持主流深度学习框架。可持久化工作空间的一大特色是支持用户对环境进行定制及持久化，支持克隆和共享，且可作为批处理任务的运行环境，进而避免AI开发者重复进行环境配置工作，由此明显提高AI开发者的工作效率。

　　分布式训练引擎

　　分布式训练引擎的主要目标是简单易用和加速训练过程。为了方便用户使用，该引擎内置多场景分布式模型和丰富的预训练模型，用户只需提供数据和标注就可以进行分布式训练。为了加速训练过程，该引擎采用了参数服务器(PS)/工作机(Vorker)架构，核心思想是消除通讯开销对性能的影响，采用的具体技术包括无等待后向传播、梯度压缩和基于动态延迟的循环梯度更新等。

　　自动机器学习(AutoML)

　　为了解决传统深度学习的痛点，例如，AI算法专家稀缺且昂贵，不同的任务和业务需要不同的模型，使用大量数据训练耗时很长等，炼AI大师推出了AutoML引擎。该引擎使传统机器学习的数据预处理、模型训练和模型评估等步骤自动化，而又不会失去预测的准确性。用户只需要准备好原始数据，就可以在合理时间内训练得到一个可用于部署的高精度模型。

　　方案价值

　　自动化

　　炼AI大师的目标是提高模型开发、部署与运维流程的标准化和自动化程度，帮助AI开发人员聚焦核心业务开发。

　　一站式

　　提供灵活便捷的可持久化开发环境、批处理任务、数据可视化、数据清洗、数据标注、众包标注、模型分布式训练、自动化机器学习、模型压缩、模型蒸馏、模型评估、模型部署、实时监控等一站式服务。

　　易用

　　提供简单易用的GUI页面，操作简单，可快速上手。

　　本文由联想服务器经销商推荐，北京正方康特信息技术有限公司提供联想服务器一站式采购服务，针对企业需求免费提供采购解决方案，依托23年联想商务大客户业内服务经验，专注联想商用系列，企业办公的明智之选!