人工智能平台使用JAVA语言开发，采用B/S结构，用户不需要下载客户端，可通过浏览器进行访问。用户可在没有Python编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估等环节通过流程化的方式进行连接，以达到数据分析挖掘的目的。

我公司开发的人工智能平台秉承“以用户为中心、以需求为导向”的服务理念，以传播气象信息、服务气象为核心。其采用灵活快速应对变化的架构开发技术，快速实现前端提的需求，避免重复建设，达到提高工作效率目的。

同时，适合不同研发能力的用户快速实现模型训练、评估和预测，解决各种场景应用问题，平台提供多种建模方式，实现全流程”0“代码的模型搭建、训练、优化与模型预测服务，同时也具备向开发者提供自主、灵活的模型构建服务。

另外，我公司开发的人工智能平台具备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发、模型管理和项目管理等 AI 工具，在气象观测、气象识别、自然灾害等视觉场景为客户实现降本增效提质的人工智能应用能力。

技术特点：

1、主流框架支持

平台提供机器学习和深度学习开发能力，支持PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、Caffe、Scikit-learn、XGBoost、SparkM-Llib等开发框架。同时支持以自制 Docker 镜像的形式支持其他框架。另外平台将持续保持对其最新技术的支持。

2、多种建模工作方式

平台提供交互式(Notebook)、可视化(拖拽组件)、任务式 (AutoML)等多种建模方式，适合不同研发能力的用户快速实现模型训练、评估和预测。

3、全工作周期的模型管理

平台提供模型生产与管理的全工作周期服务，包括模型训练、模型预测服务、服务监控、精细化运维管理、用户管理等。提供模型训练平台，提供成熟垂类模型产线来支持快速开发，支持第三方模型导入管理。

4、开放的产品功能接口

平台提供 Restful-API/SDK/RPC 接口，便于上层业务应用无缝对接， 支持自有模型、第三方模型快速导入并发布成预测服务。 产品设计层次分明、接口开放，方便与客户私有云环境、本地服务器、大数据平台、运维平台等已有 IT 工作环境进行有效对接。

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