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Hewlett Packard Enterprise (HPE)
慧与（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的边缘到云公司，为企业提供全面的人工智能、混合云、网络和数据解决方案。通过其HPE GreenLake平台、与NVIDIA等行业领导者的战略合作以及强大的硬件和服务组合，HPE助力企业加速创新、优化运营，并将数据转化为可行的洞察。
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最好的 1 个 AI平台
AI平台热门包括 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 等，帮助您快速提升效率。
关于 AI平台
AI平台是提供构建、部署和管理人工智能应用所需工具和基础设施的综合环境。它们将数据管理、模型训练和运营部署整合到统一的工作流中，从而简化了复杂的基础设施管理。这些平台使组织能够加速开发从预测分析到自然语言处理的定制AI解决方案，并可靠地进行扩展。许多平台还提供预构建模型和低代码界面，以降低采用AI的门槛。
核心功能
- 端到端MLOps：管理从数据准备、模型训练到部署和监控的整个机器学习生命周期。
- 可扩展计算资源：按需访问GPU和TPU，用于训练大规模模型，无需管理硬件。
- 预构建AI服务与API：将计算机视觉、语音转文本和语言理解等即用型功能集成到应用中。
- AutoML功能：自动构建和优化机器学习模型，使技术专业知识较少的用户也能创建高质量模型。
- 协作工作区：为数据科学家、工程师和业务分析师提供一个集中化的环境，共同开展AI项目。
适用场景
企业利用AI平台开发欺诈检测系统和供应链优化模型等定制解决方案。初创公司则利用它们快速构建原型并将AI功能嵌入其产品。研究机构也使用这些平台进行大规模实验和训练复杂的神经网络。
选择要点
选择AI平台时，应评估其服务的广度——是否覆盖完整的MLOps生命周期？考虑用户体验：是为专业数据科学家（代码优先）设计，还是为业务用户（低代码）设计？此外，还需评估其与现有数据栈的集成能力、支持的框架（如TensorFlow、PyTorch）以及定价模型的可扩展性。
AI平台 应用场景
1
开发定制化欺诈检测系统
一家金融服务公司的数据科学团队使用AI平台构建实时欺诈检测模型。他们利用平台的数据管理工具处理交易历史，并使用其可扩展的计算资源来训练一个复杂的深度学习模型。模型训练完成后，通过平台的MLOps功能将其部署为安全的API，使其能够每秒分析数千笔交易，从而显著减少欺诈活动。
2
为初创公司加速AI功能原型开发
一家移动应用初创公司希望增加一项图像识别功能，以识别用户照片中的物体。他们的小型开发团队没有从头开始构建模型，而是利用了AI平台的预构建视觉API。这使他们能够在几天内（而不是几个月）将强大的图像分析功能集成到应用中，从而能够快速测试市场反应，并以最少的AI基础设施前期投资来迭代产品。
3
自动化客户流失预测
一家电子商务公司的营销团队旨在主动识别有流失风险的客户。一位编码技能有限的营销分析师使用AI平台的AutoML功能上传客户数据。该平台会自动测试各种算法和超参数，以生成一个准确的预测模型。由此产生的洞察被用于通过个性化的挽留活动来定位高风险客户，从而提高客户忠诚度。
4
管理推荐引擎的生命周期
一家流媒体服务公司依靠AI平台来管理其内容推荐引擎。该平台提供了一个统一的环境，用于使用新的用户数据重新训练模型、对不同的模型迭代进行版本控制，以及对已部署的版本进行A/B测试。平台的监控工具跟踪模型性能和数据漂移，确保推荐内容对数百万用户保持相关性和吸引力。
5
集中化学术研究协作
一个大学研究实验室使用海量卫星图像数据集研究气候变化。一个AI平台作为他们的中心枢纽，提供共享数据存储、用于代码开发的协作笔记本以及用于模型训练的强大GPU访问。这种设置允许多名研究人员同时在同一个项目上工作，共享实验并高效地复现结果，从而加快了科学发现的步伐。
6
扩展自然语言处理（NLP）服务
一家B2B SaaS公司提供用于情感分析的NLP服务。随着客户群的增长，他们使用AI平台来部署其定制的NLP模型。该平台处理自动扩展，确保服务能够无需人工干预即可管理波动的请求量。它还提供强大的监控和日志记录功能，使工程团队能够为其企业客户保持高可用性和性能。
相关分类
AI平台 常见问题
什么是AI平台？
AI平台是一套集成的工具和云服务，旨在帮助开发人员和数据科学家构建、部署和管理AI应用。它将数据准备、模型训练、部署和监控等功能整合到一个统一、连贯的环境中。这与通常只专注于流程中某个环节的独立工具有所不同。
如何选择合适的AI平台？
要选择合适的AI平台，请考虑以下因素：
- 团队技能：您需要为专家提供代码优先的环境，还是为业务用户提供低代码/无代码界面？
- 项目范围：您是构建单个模型，还是管理需要完整MLOps功能的整个AI应用组合？
- 集成需求：确保它能与您现有的数据源、云服务和应用程序无缝连接。
- 成本结构：根据您对计算资源、数据存储和API调用的预期使用情况来评估定价模型。
AI平台和独立的AI工具有什么区别？
关键区别在于范围和集成度。独立的AI工具，如AI图像生成器，执行特定的任务。而AI平台提供了一个端到端的环境，用于创建、管理和部署定制的AI模型。它是一个用于构建您自己工具的“工作坊”，而独立工具则是一个为单一目的设计的成品。
AI平台适合哪些人使用？
AI平台专为广泛的用户群体设计。数据科学家和机器学习工程师使用它们进行高级模型开发和MLOps。软件开发人员使用它们将预构建的AI API集成到应用程序中。业务分析师和公民数据科学家也可以使用具有AutoML功能的平台，在没有广泛编程知识的情况下构建预测模型。
我需要成为程序员才能使用AI平台吗？
不一定。虽然传统的AI平台以代码为中心，需要编程技能（如Python），但许多现代平台现在提供低代码或无代码界面。这些平台通常具有AutoML和可视化工作流功能，使业务分析师和营销人员等非程序员能够使用图形用户界面构建和部署机器学习模型。