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数据科学与 AI 工作台

一个平台,无限的应用程序,使数据科学和 AI 团队能够在遵守安全和治理要求的同时,创新开发和加速模型部署。

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以您自己的方式构建 AI,或借助一些帮助

一键式部署

加速部署,从几周缩短到几分钟。快速收集利益相关者的反馈并将其无缝集成到模型中,确保从一开始就准备好投入生产。

开源库

连接到 Anaconda 的高级存储库,以发现和安装数千个软件包和库。应用策略过滤器以供您的团队使用,以消除漏洞和不符合标准的软件包。

在一个安全平台上训练和部署 AI 项目

使用我们的调度程序为训练或重新训练现有模型指定数据更新,更快地开发和注册模型,按项目进行协作,并一键式部署,以最大程度地减少您的价值实现时间。

灾难恢复

在灾难或停机事件(如数据删除或硬件故障等技术问题)发生时恢复您的数据和环境。

支持 GPU 的工作流程

对于会话、部署和作业,提供灵活地利用计算能力,并能够配置 GPU,确保成本控制和有效的资源管理。

AI 助手

利用 AI 助手并与之互动,以获得支持,克服编码挑战并在笔记本环境中获得相关答案。

管理和治理

Workbench 具有单点登录 (SSO)、基于角色的用户访问控制 (RBAC) 和 Prometheus 集成,用于合规性、高效的日志收集、洞察力和资源管理。

开源 MLOps

注册和定义实验模型版本,以确保将正确的模型部署到生产环境中。

使用数据科学与 AI 工作台保护您的堆栈

利用整个开源堆栈中的内置安全功能来阻止风险,而不是工作流程。赋予从业人员访问跨编码语言的开源工具和软件包的权限。

可见性和治理

赋予安全团队控制帐户配置和访问权限的能力。

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商业支持

访问开源安全和合规性的企业级专业知识。

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完整的 Data Science 平台买家指南

本指南包括关键考虑因素和一个包含 60 多个基础设施、安全和集成功能的交互式清单,您在购买 Data Science 平台时应考虑这些功能。

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其他资源

2023 年数据科学状况报告

阅读最新的报告,重点介绍有关数据科学社区人口统计、跨行业的用例以及与人工智能 (AI) 相关的趋势的见解。

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开源数据科学和 ML 的 AI 平台终极指南

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Anaconda 被 G2 用户评为数据科学和机器学习平台领导者

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