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超擎AI平台：加速人工智能应用落地，打造下一代智能解决方案

时间：2024-07-30
来源：超擎数智
阅读量：433
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随着大模型能力显著提升、应用范围越来越广泛，人工智能相关产业高速发展。超擎AI平台诞生于技术创新和产业需求的交汇点，致力于打造一个开放、高效、易用的人工智能软件平台，搭配超擎AI服务器，帮助企业和个人快速推进AI应用落地，推动各行业的智能化转型。

 

产品架构

 

 

  • 包括计算资源（如 CPU、GPU）、存储资源（如分布式存储、云存储）和网络资源（如以太网、IB 网络），提供基础硬件支持。
  • 利用操作系统（如 centos、redhat、ubuntu）和虚拟化技术（如 Kubernetes 和 Docker）进行资源管理和调度。
  • 通过算力中间件、资源中间件和应用中间件实现高效的算力调度、任务管理和应用支持。
  • 超擎AI平台支持多种深度学习框架（如 Tensorflow、Pytorch、MXNet、PaddlePaddle），满足不同模型开发和训练需求。
  • 提供文件管理、模型开发、模型训练、模型推理、资产管理和运维管理等功能，支持从开发到部署的全流程管理。
  • 覆盖金融、科研、通信、交通、制造、医疗和电信等多个行业，提供定制化解决方案。

 

功能特色

 

￭ 全流程深度学习开发支持，便捷易用 

超擎AI平台涵盖深度学习开发的各个步骤，包括数据预处理、模型参数调整、计算资源分配、训练任务启动、训练过程监控和训练结果分析。通过这一平台，用户可以快速上手，提升工作效率。

 

￭ 可视化推理服务部署平台 

超擎AI平台提供直观的可视化操作界面，支持流行和自定义的AI模型框架，具备一键滚动发布、AB测试、服务回滚等高级服务部署功能，方便用户进行服务管理。

 

￭ 统一的推理部署接口

超擎AI平台提供统一的推理部署接口，简化模型从开发到部署的过程。无论使用哪种深度学习框架，用户都可以通过统一接口将模型部署到生产环境中，实现高效的推理服务。这种统一接口支持多种模型框架，确保模型推理部署的一致性和便捷性。

￭ 按需申请GPU资源，一键部署计算环境 

深度学习框架和模型繁多，不同框架依赖的环境各异。超擎AI平台通过容器服务实现计算资源和工作环境的隔离，用户可以按需申请GPU资源，快速部署所需的深度学习计算环境并启动训练任务。

 

￭ 实时监控训练任务及可视化 

深度学习模型训练耗时较长，超擎AI平台提供实时监控功能和可视化界面，用户可以随时掌握训练进度和质量，及时发现和解决模型问题，打印每一步的损失函数值日志、训练误差和测试误差。

 

￭ 智能资源调度，优化资源利用 

超擎AI平台采用容器技术，动态构建深度学习开发环境。用户可以动态申请加速卡资源，平台自动调度分配，支持容器弹性伸缩和多容器共享GPU资源，确保资源高效利用。

 

￭ 全面的集群监控管理 

超擎AI平台实时监控CPU和加速卡资源使用情况及运行状态，合理安排训练任务，及时发现和解决运行中的问题，提高集群的可靠性和稳定性。

 

 

通过这些功能，超擎AI平台为用户提供了一个高效、便捷、智能的深度学习开发和部署环境，帮助用户更好地进行AI项目的开发和管理。

 

超擎AI平台的目标

 

提升AI开发效率：通过提供全流程的深度学习开发支持，简化数据预处理、模型开发、训练、部署等环节，帮助开发人员快速上手，显著提升AI项目的开发效率。

降低开发成本：通过按需申请计算资源和智能资源调度，优化硬件资源的利用率，减少不必要的资源浪费，从而降低AI开发和部署的总体成本。

增强系统稳定性和可靠性：通过全面的集群监控管理和智能资源调度，确保系统的稳定运行，及时发现和解决潜在问题，提高集群的可靠性和稳定性。

实现高质量模型输出：通过实时监控和可视化的训练任务管理，确保每一步训练过程的高质量输出，帮助用户及时发现和解决模型问题，提升最终模型的性能和准确性。

支持多行业应用：针对金融、科研、通信、交通、制造、医疗和电信等多个行业，提供定制化解决方案，满足不同应用场景下的特定需求，推动各行业的智能化转型。

推动AI技术普及：通过提供直观的可视化操作界面和支持多种深度学习框架，使得非专业开发人员也能轻松使用平台进行AI项目开发，降低AI技术的使用门槛，推动AI技术的普及和应用，让人人都能成为生成式AI开发者。

促进创新与合作：建立一个开放、协作的平台，支持用户之间的经验分享和技术交流，鼓励创新，促进AI技术的进步和发展。

 

使用案例
 
 
>>>>法律文档智能审查

 

  • 背景

 

一家大型律师事务所希望通过人工智能技术提升法律文档的审查效率和准确性，以应对日益增长的业务需求。然而，传统的文档审查过程耗时长、易出错，且依赖于律师的专业知识和经验。

 

  • 解决方案

 

服务器：超擎数智擎天系列 L20 8卡 GPU 服务器集群

软件平台：超擎AI平台

数据预处理：

使用超擎AI平台导入和处理大量的法律文档，包括合同、诉讼文件和法规文本。

通过自然语言处理（NLP）技术，对文档进行分词、标注和分类，提取关键信息。

模型开发与训练：

利用平台支持的NLP框架（如BERT和GPT-3），开发用于自动审查法律文档的模型。

使用超擎数智GPU服务器集群，分配所需的计算资源，启动模型训练，并实时监控训练进度和模型性能。

模型部署与推理：

通过平台的统一推理部署接口，将法律文档审查模型部署到生产环境中。

利用可视化推理服务，进行实时文档审查和风险提示。

 
  • 成果

 

效率提升：文档审查速度提高了50%，法律顾问能够更快地完成工作。

准确性提高：模型审查的准确率提升了35%，减少了遗漏和错误。

工作负担减轻：律师的工作负担显著减轻，可以将更多时间投入到复杂案件的处理和客户服务上。

 
>>>>智能投资组合管理
 
  • 背景

 

一家大型投资公司希望通过人工智能技术优化投资组合管理，提高投资决策的准确性和收益率。然而，传统的投资分析方法存在数据处理复杂、计算资源需求高、分析周期长等问题。

 

  • 解决方案

 

服务器：超擎数智擎天系列 L20 8卡 GPU 服务器集群

软件平台：超擎AI平台

 

数据预处理：

使用超擎AI平台导入和处理大量的市场数据、历史交易记录和财务报表。

通过数据预处理工具，清洗并标准化数据，生成用于训练模型的特征集。

模型开发与训练：

利用平台支持的深度学习框架（如Tensorflow和PyTorch），开发用于预测市场趋势和优化投资组合的模型。

使用超擎数智GPU服务器集群，分配所需的GPU资源，启动模型训练，并实时监控训练进度和模型性能。

模型部署与推理：

通过平台的统一推理部署接口，将优化后的投资组合管理模型部署到生产环境中。

利用可视化推理服务，进行实时市场分析和投资组合调整。

 

  • 成果

 

决策效率提高：投资决策速度提高了30%，投资组合调整更加及时。

收益率提升：模型预测的市场趋势准确率提升了25%，投资收益率显著提高。

资源优化：通过智能资源调度，计算资源利用率提升了40%，降低了运营成本。

 

为满足“人工智能+”时代算力基础设施和创新应用快速增长的需求，超擎数智依托全新自研的擎天、锋锐、元景系列AI服务器产品，为大规模数据训练和推理提供强劲性能，帮助AI用户高效构建AI基础设施和应用环境，满足AI场景下的多元算力需求。

 

 

未来，搭配超擎AI服务器，超擎AI平台将继续致力于为各行业提供定制化的AI解决方案，推动人工智能技术的普及和应用，帮助企业和机构在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现智能化的快速发展。无论是医疗、金融、制造还是其他行业，超擎AI平台都将成为不可或缺的智能助手，为用户带来更多创新和价值。