Anaconda 的数据科学和 AI 功能

气隙环境

为了安全起见，将平台的计算基础设施与包括互联网在内的外部网络隔离。

Anaconda 助手

在您的 notebook 中直接与 AI 驱动的助手聊天，以获得编码帮助、生成图表、描述数据帧、调试错误等方面的帮助。

应用程序部署

Panel 是 Anaconda 开发和维护的开源 Python 工具，与 Anaconda 的 Cloud Notebook 服务无缝集成，允许一键部署和轻松共享。

仪表板

使用 Panel 轻松部署和共享引人入胜的交互式仪表板。

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集成采集、分析和协作。

部署推理 API

使用 Anaconda 的工具套件，更轻松地使用 Python 进行编码。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，从而实现简化的方法。

轻松部署

利用 Panel 应用程序的一键部署，快速与利益相关者共享模型，以便轻松获得见解和实时报告。 

错误跟踪和日志记录

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，以创建稳健、可重复且可审计的数据科学管道。 

GenAI

利用先进的 ML 算法，使用生成式 AI 创造商业价值。

治理

在您的数据科学和 AI 项目中建立明确的策略和控制。 

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进行简化。

MLOps

弥合您的数据科学团队和 IT 团队之间的差距。将机器学习工作流程投入运营，并从您的 AI 计划中驱动价值。

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中心枢纽

按需基础设施

使用这种高性能的基础设施有效地管理数据科学资源。它具有可扩展性、成本效益、可访问性并且设置速度极快。

可重复性

确保数据科学和 AI 项目不仅具有创新性，而且还具有可重复性。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

通过 Workbench 示例项目和即用型模型，解锁卓越的数据科学。

安全包管理

实施强大的安全工具和实践，以保护您的组织，同时通过使用开源软件使您保持在技术解决方案的最前沿。

团队协作

避免重复工作和优先级错位。利用专业知识、共享知识并维护有组织的数据科学工作流程。

版本控制

维护更改历史记录，允许用户跟踪项目的发展历程，并在必要时恢复到以前的状态，以确保一致性。

可视化

使用以下工具从复杂的数据集中获得见解 

全面的可视化库、Jupyter Notebooks 集成、仪表板解决方案以及可扩展性和性能优化。