Hewlett Packard Enterprise (HPE)
慧與科技（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的邊緣到雲端公司，為企業提供全面的人工智慧、混合雲、網路和資料解決方案。透過其HPE GreenLake平台、與NVIDIA等行業領導者的策略合作以及強大的硬體和服務組合，HPE助力企業加速創新、優化營運，並將資料轉化為可行的洞察。
慧與科技（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的邊緣到雲端公司，為企業提供全面的人工智慧、混合雲、網路和資料解決方案。透過其HPE GreenLake平台、與NVIDIA等行業領導者的策略合作以及強大的硬體和服務組合，HPE助力企業加速創新、優化營運，並將資料轉化為可行的洞察。
關於 AI平台
AI平台是提供建構、部署和管理人工智能應用所需工具和基礎設施的綜合環境。它們將資料管理、模型訓練和營運部署整合到統一的工作流程中，從而簡化了複雜的基礎設施管理。這些平台使組織能夠加速開發從預測分析到自然語言處理的客製化AI解決方案，並可靠地進行擴展。許多平台還提供預建構模型和低程式碼介面，以降低採用AI的門檻。
核心功能
- 端到端MLOps：管理從資料準備、模型訓練到部署和監控的整個機器學習生命週期。
- 可擴展運算資源：按需存取GPU和TPU，用於訓練大規模模型，無需管理硬體。
- 預建構AI服務與API：將電腦視覺、語音轉文字和語言理解等即用型功能整合到應用中。
- AutoML功能：自動建構和優化機器學習模型，使技術專業知識較少的用戶也能創建高品質模型。
- 協作工作區：為資料科學家、工程師和業務分析師提供一個集中化的環境，共同開展AI專案。
適用場景
企業利用AI平台開發詐欺偵測系統和供應鏈優化模型等客製化解決方案。新創公司則利用它們快速建構原型並將AI功能嵌入其產品。研究機構也使用這些平台進行大規模實驗和訓練複雜的神經網路。
選擇要點
選擇AI平台時，應評估其服務的廣度——是否涵蓋完整的MLOps生命週期？考慮使用者體驗：是為專業資料科學家（程式碼優先）設計，還是為業務使用者（低程式碼）設計？此外，還需評估其與現有資料堆疊的整合能力、支援的框架（如TensorFlow、PyTorch）以及定價模型的可擴展性。
AI平台應用場景
開發客製化詐欺偵測系統
一家金融服務公司的資料科學團隊使用AI平台建構即時詐欺偵測模型。他們利用平台的資料管理工具處理交易歷史，並使用其可擴展的運算資源來訓練一個複雜的深度學習模型。模型訓練完成後，透過平台的MLOps功能將其部署為安全的API，使其能夠每秒分析數千筆交易，從而顯著減少詐欺活動。
為新創公司加速AI功能原型開發
一家行動應用新創公司希望增加一項圖像辨識功能，以識別使用者照片中的物體。他們的小型開發團隊沒有從頭開始建構模型，而是利用了AI平台的預建構視覺API。這使他們能夠在幾天內（而不是幾個月）將強大的圖像分析功能整合到應用中，從而能夠快速測試市場反應，並以最少的AI基礎設施前期投資來迭代產品。
自動化客戶流失預測
一家電子商務公司的行銷團隊旨在主動識別有流失風險的客戶。一位編碼技能有限的行銷分析師使用AI平台的AutoML功能上傳客戶資料。該平台會自動測試各種演算法和超參數，以生成一個準確的預測模型。由此產生的洞察被用於透過個人化的挽留活動來定位高風險客戶，從而提高客戶忠誠度。
管理推薦引擎的生命週期
一家媒體串流服務公司依靠AI平台來管理其內容推薦引擎。該平台提供了一個統一的環境，用於使用新的使用者資料重新訓練模型、對不同的模型迭代進行版本控制，以及對已部署的版本進行A/B測試。平台的監控工具追蹤模型效能和資料漂移，確保推薦內容對數百萬使用者保持相關性和吸引力。
集中化學術研究協作
一個大學研究實驗室使用海量衛星影像資料集研究氣候變遷。一個AI平台作為他們的中心樞紐，提供共享資料儲存、用於程式碼開發的協作筆記本以及用於模型訓練的強大GPU存取。這種設定允許多名研究人員同時在同一個專案上工作，共享實驗並高效地重現結果，從而加快了科學發現的步伐。
擴展自然語言處理（NLP）服務
一家B2B SaaS公司提供用於情感分析的NLP服務。隨著客戶群的增長，他們使用AI平台來部署其客製化的NLP模型。該平台處理自動擴展，確保服務能夠無需人工干預即可管理波動的請求量。它還提供強大的監控和日誌記錄功能，使工程團隊能夠為其企業客戶保持高可用性和效能。