腾讯云TI平台(Tencent Cloud TI Platform)是基于腾讯先进AI能力和多年技术经验,面向企业提供的全栈式人工智能开发服务平台,致力于打通包含从数据获取、数据处理、算法构建、模型训练、模型优化、模型评估、模型部署、到AI应用开发的产业+AI落地全流程链路,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期 AI解决方案,从而助力政企单位加速数字化转型并促进AI行业生态共建。
智能标注支持的场景 图片分类、目标检测、图片分割。
针对平台组件算子,支持打开Notebook调试环境在画布中沉浸式开发自定义脚本 ;在Notebook中调试成功的代码,可直接在画布中运行,可达到“所见即所得”的效果,极大提高算法工程师的pipeline搭建效率 ;资源和框架开箱即用,免去算法工程师繁琐的环境搭建工作 。
预置场景+小样本学习:预置场景与迁移学习、小样本学习技术的结合,用户仅提供少量数据即可生成训练优化后的模型 灵活高效的搜索策略: AutoML自动化搜索架构与策略,降低模型训练门]槛,提升模型训练效率 全新自研的通用训练框架,可支持通用分类场景和其他场景的backbone训练,具有以下特性: 1.全面的基础网络、损失函数、训练策略支持; 2.具备先进而通用的数据增广算法(20+) ,支持先进的自动数据增广算法,搜索空间仅10^1~10^2; 3.灵活而通用的架构设计,具有极好的拓展性 4.全面而先进的训练加速手段,精细化数据处理、线程管理、数据读入等,综合优化后训练提速达50% ~ 100%; .
自动学习CV领域针对工业质检、安全监控、零售等行业的实践,助力产业AI升级 四步曲实现自训练快速上手,实现快速调参和训练。
预置场景+小样本学习:预置场景与迁移学习、小样本学习技术的结合,用户仅提供少量数据即可生成训练优化后的模型 灵活高效的搜索策略: AutoML 自动化搜索架构与策略,降低模型训练门槛,提升模型训练效率;全新自研的通用训练框架,可支持通用分类场景和其他场景的backbone训练, 具有以下特性: 1.全面的基础网络、损失函数、训练策略支持; 2.具备先进而通用的数据增广算法(20+) ,支持先进的自动数据增广算法,搜索空间仅10^1~10^2; 3.灵活而通用的架构设计,具有极好的拓展性 4.全面而先进的训练加速手段,精细化数据处理、线程管理、数据读入等,综合优化后训练提速达50% ~ 100%。
数据中心+数据标注 互联网(腾讯地图+团队标注)——地图道路标注 能源(上海电力+团队标注)——领域图片缺陷标注 出行(宝马汽车+智能标注)——汽车零部件、货车占道识别标注。
为用户提供“代码开发-代码调试-算子封装-算子上线到工作流画布”的闭环操作路径,让用户在平台上闭环开发自定义脚本组件,解决了算法开发调试场景下的核心痛点问题,该生产模式可应用于金融场景建模业务。
高效的算法pipeline开发环境 ;强大的调度/实例管理能力 ;备的模型评估可视化报告 。
针对客户侧已有大数据平台的场景,TI-ONE支持快速集成大数据平台,高效复用存储,节约项目成本 。复用大数据存储 节约存储成本 ;HDFS直连挂载 提升开发体验 ;HDFS+CSP双存储 灵活适配高吞吐、低延时场景 。
实现企业对AI资产进行统一管理和发布,开放标准化三方对接能力,助力企业完成AI业务平台构建。