H2O.ai

H2O.ai 提供 H2O AI 云，这是一个全面开放的平台，旨在帮助企业利用预测式和生成式 AI 进行构建、运营和创新。它提供了一个涵盖整个 AI 生命周期的统一解决方案，使组织能够解决复杂的业务问题并将 AI 集成到其核心运营中。该平台具有极高的灵活性，支持在本地、私有云或公有云中部署，或作为完全托管的服务使用，确保企业对其数据和模型保持完全控制。

H2O.ai 的核心在于将其世界级的 AutoML（用于预测任务）与 h2oGPTe（其先进的生成式 AI 引擎）的强大功能相结合。这使得用户可以利用各种大型语言模型（LLM），包括像 GPT-4o 和 Gemini 这样的专有模型，以及像 Llama3 和 H2O.ai 自有的高效小型语言模型（SLM）Danube 和 Mississippi 这样的领先开源模型。这种灵活性确保了组织可以为其特定需求（从文档处理到客户支持）选择最具成本效益和最合适的模型。

如何使用 H2O.ai

使用 H2O.ai 平台涉及一个为数据科学家、工程师和业务分析师设计的简化端到端工作流程：

1. 选择部署模式： 可选择完全托管的 H2O AI 云以实现快速设置，或选择混合云部署以完全控制您的基础设施（本地或私有云）。
2. 数据摄取和准备： 连接到各种数据源并将数据摄取到平台中。利用 H2O 特征商店创建、管理、共享和重用高质量的特征，确保一致性并减少跨项目的重复工作。
3. 模型构建： 对于预测分析，利用 H2O 行业领先的 AutoML 自动构建和训练高性能模型。对于生成式任务，使用 h2oGPTe 构建用于摘要、分类、内容生成等任务的应用程序，并可选择您喜欢的 LLM。
4. 应用程序开发： 使用 GenAI 应用商店构建自定义 AI 应用程序，该商店为常见用例提供模板，或使用功能齐全的 Python 客户端 API 从头开始开发。
5. 部署和运营： 将模型和应用程序无缝部署到生产环境中。该平台基于 Kubernetes 构建，具有可扩展性和可靠性。
6. 监控和治理： 使用 H2O 的模型风险管理（MRM）工具持续监控模型的性能、漂移和偏见。这可确保您的 AI 透明、可解释并符合法规。

H2O.ai 的核心功能

• H2O AI 云： 一个涵盖整个 AI 生命周期的端到端平台，支持预测式和生成式 AI。
• h2oGPTe： 一个强大的生成式 AI 引擎，支持各种专有和开源 LLM，可用于创建自定义 GenAI 应用程序。
• H2O AutoML： 自动化构建和部署机器学习模型的过程，使数据科学更容易、更高效。
• H2O 特征商店： 一个用于管理和共享特征的中央存储库，可改善协作、治理和模型准确性。
• 文档 AI： 先进的多模态模型（如 H2OVL Mississippi），用于高分辨率 OCR 并将结构化/非结构化文档转换为可操作的 JSON 数据。
• 模型风险管理（MRM）： 提供用于审计、评估和监控 GenAI 和 ML 模型的工具，以确保它们公平、可解释和合规。
• 灵活部署： 支持完全托管的云、混合云、本地甚至气隙环境，以实现最大程度的安全和控制。
• GenAI 应用商店： 一系列针对各种业务用例的预构建应用程序，可以快速定制和部署。

H2O.ai 的使用案例

全球领先品牌在各行各业使用 H2O.ai 解决数百个用例，包括：

• 金融服务： 欺诈和诈骗检测、KYC、贷款申请风险评估和个性化定价引擎。
• 客户服务： 投诉摘要、呼叫中心分类以及智能 HR 和 IT 支持代理。
• 零售业： 店内销售助理、推荐引擎和供应链优化。
• 业务运营： RFP 助手、采购 GPT 和自动化文档处理（例如发票、合同）。

H2O.ai 的优势特点

H2O.ai 的主要优势在于其全面、灵活和企业级的解决方案：

• 统一平台： 结合了预测式和生成式 AI，无需使用多个分散的工具。
• 所有权和控制权： 客户拥有自己的数据、提示和模型，并提供满足严格安全和合规性要求的部署选项。
• 成本效益： 通过使用高效的 SLM 和优化的硬件，与基于 token 的 LLM 提供商相比，可显著节省成本（查询成本最高可节省 25 倍）。
• 开放和灵活： 与庞大的开源和专有模型生态系统集成，避免供应商锁定。
• 成熟可信： 被 Gartner 魔力象限评为数据科学和机器学习平台领域的“远见者”，并受到 AT&T 等大型企业的信赖。

定价和计划

H2O.ai 的定价是为企业客户量身定制的，并未公开列出。要获取定价信息，潜在客户需要联系销售团队或请求现场演示。该模型基于具体的部署选择（托管云或混合云）和使用规模，提供可预测的成本结构，而非可变的、基于 token 的成本结构。