9-3 云原生 AI 开发生产平台 IDP 的设计与实现

白海科技云原生AI开发生产平台IDP的设计与实现

1. AI开发生产平台现状与趋势

• 集成式机器学习平台：包括数据准备、模型开发、模型训练、模型部署等功能。
• AI基础软件平台：注重模块化和“集成式”平台化的平衡。

2. IDP的产品理念和技术设计

• 新架构：基于IDE的插件式架构，支持数据准备、模型构建、模型训练、模型管理和发布等工作。
• 新理念：创新资源调度与管理，实现开发运行与训练推理的资源隔离，提高效率和性能。
• 具体功能：
  • 数据接入与管理：支持结构化、半结构化、非结构化及流式数据管理。
  • 模型开发与训练：支持分布式训练和模型评估与测试。
  • 模型应用：支持模型发布的多版本管理。
  • 工具与环境：内置多种算法开发库包和代码片段，提供代码辅助功能。
  • 资源管理：支持单机和分布式执行，智能断点续跑和自动休眠。
  • 安全与稳定性：具备企业级安全保障和高容灾能力。

3. IDP的关键技术特点

• 高性能任务调度引擎：IDP Engine，实现统一调度和智能分布式执行。
• 大规模深度学习框架：IDP Wind，支持高效并行策略，自动选择数据并行、模型并行和流水并行策略。
• 易用性：支持交互式编程与工程化的融合，提供丰富的可视化工具和代码辅助功能。

4. 用户群体与应用场景

• 目标用户：数据科学家、算法工程师、大数据工程师和业务分析师。
• 应用场景：精准营销、游戏开发、游戏运营、智能制造、生物医药科研等领域。

5. 使用体验与生态

• 用户体验：易用的IDE和高性能任务调度引擎，降低开发和训练的复杂度。
• 生态系统：支持多云部署，打造开源项目，促进开发者合作与创新。

6. 联系方式