Anaconda 的数据科学和 AI 功能

断开连接的环境

将平台的计算基础设施与外部网络（包括互联网）隔离，以确保安全。

Anaconda 助手

在笔记本中直接与 AI 驱动的助手聊天，以获取有关编码、生成图表、描述数据帧、调试错误等的帮助。

应用程序部署

Panel 是 Anaconda 开发和维护的开源 Python 工具，与 Anaconda 的云笔记本服务无缝集成，可实现一键式部署和轻松共享。

仪表盘

使用 Panel 轻松部署和共享引人入胜的交互式仪表盘。

数据管理

一体化数据管理解决方案，通过全面的工具和库套件整合获取、分析和协作。

部署推理 API

利用 Anaconda 的工具套件简化 Python 编码。复杂的数据科学模型和机器学习算法可以与软件应用程序、Web 服务和 IT 基础设施集成，从而实现简化的流程。

轻松部署

利用 Panel 应用程序的一键式部署功能，快速与利益相关者共享模型，以轻松获取洞察和实时报告。

错误跟踪和记录

有效地识别、诊断和解决数据科学项目中的错误。启用持续改进实践以创建健壮、可重复和可审计的数据科学管道。

生成式 AI

利用先进的 ML 算法，使用生成式 AI 创造业务价值。

治理

在您的数据科学和 AI 项目中建立明确的策略和控制措施。

机器学习

开发、训练、评估和部署机器学习模型。通过可扩展的资源和集成工具简化流程。

MLOps

弥合数据科学团队和 IT 团队之间的差距。运营机器学习工作流程，并从 AI 举措中创造价值。

模型库

安全地利用我们存储库中的预构建模型。用于存储、共享和发现预构建模型的集中式中心

按需基础设施

使用此高性能基础设施有效地管理数据科学源。它具有可扩展性、成本效益、可访问性和极快的设置速度。

可重复性

确保数据科学和 AI 项目不仅创新，而且可重复。轻松跟踪和记录更改以及版本控制，以确保您的团队可以快速迭代和构建。

示例项目

利用 Workbench 示例项目和可立即使用的模型，释放数据科学的卓越性。

安全包管理

实施强大的安全工具和实践来保护您的组织，同时通过使用开源软件让您处于技术解决方案的最前沿。

团队协作

避免重复工作和目标错位。利用专业知识、共享知识并维护组织良好的数据科学工作流程。

版本控制

维护更改的历史记录，允许用户跟踪项目的演变并根据需要恢复到以前的状态，以确保一致性。

可视化

使用

全面的可视化库、Jupyter Notebook 集成、仪表盘解决方案以及可扩展性和性能优化来从复杂的数据集中获取洞察。