机器学习

一个用于ML完整生命周期的本地数据和协作ML解决方案

免费试 安排一次演示

背景图像

建在一个开放的 lakehouse 体系结构, BG视讯机器学习授权ML团队准备和处理数据, 流线跨团队协作, 并标准化ML从实验到生产的整个生命周期.

开放数据湖屋图

MLflow预测度量图

简化ML数据的所有方面

因为BG视讯 ML是建立在一个开放的 lakehouse 基础与 三角洲湖, 你可以授权你的机器学习团队访问, 探索和准备任何规模的任何类型的数据. 在不依赖数据工程支持的情况下,以自助方式将特性转化为生产管道.

使实验跟踪和管理自动化

管理MLflow自动跟踪您的实验和日志参数, 指标, 数据和代码的版本控制, 以及每次训练运行的模型工件. 您可以快速查看以前的运行,比较结果,并根据需要重现过去的结果. 一旦您确定了用于生产的模型的最佳版本, 将其注册到模型注册,以简化部署生命周期中的切换.

自动化实验例子

活动的例子

使用模型注册中心管理完整的模型生命周期

一旦训练有素的模特注册, 您可以使用模型注册在它们的生命周期中协作地管理它们. 模型可以被版本化并通过不同的阶段移动, 像实验, 暂存, 生产和存档. 生命周期管理根据基于角色的访问控制与审批和治理工作流集成. 评论和电子邮件通知为数据团队提供了丰富的协作环境.

大规模和低延迟部署ML模型

来自模型注册中心, 使用批量评分快速部署生产模型, 或者作为REST API端点的低延迟在线服务. 因为模型注册中心依赖于 MLflow模型格式, 它受益于各种部署的生态系统集成, 比如在Kubernetes上部署Docker容器,或者将模型加载到设备上.

MLflow模型注册表图

背景图像

产品组件

阿斯利康

客户的故事

人工智能正在改变药物发现

阿斯利康利用数据和NLP来帮助科学家研究新药物

汇丰银行

客户的故事

用ML重塑移动银行

汇丰银行是如何利用基于ml的欺诈检测系统为超过3900万客户管理无现金交易的

星巴克

客户的故事

酝酿数据和大规模人工智能

星巴克通过BG视讯为30,000家门店提供全方位的体验

康卡斯特公司

客户的故事

人工智能娱乐的未来

康卡斯特(康卡斯特公司)推出了人工智能语音遥控器,为观众带来了艾美奖获奖体验

准备开始了?