描述
Cloudera AI 旨在帮助企业高效地将工作负载投入生产，并大规模管理机器学习 (ML) 和 AI 商业用例。该平台强调可信数据的重要性，使组织能够利用专有数据增强其 AI 模型，实现无与伦比的定制和相关性。通过利用特定上下文的洞察，Cloudera AI 旨在在 AI 解决方案中实现卓越的准确性，同时通过保持敏感数据的私密性来保护竞争优势。
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该平台提供了一个全面、安全和受管控的环境，集成了数据、模型和 AI 工具，没有孤岛或锁定。Cloudera AI Workbench 提供了一个端到端的环境，具有低代码和高代码工具，用于构建、训练、微调和管理 AI 模型和代理。Cloudera AI 推理服务促进了 AI 模型的部署、服务和监控，确保对私有模型端点的完全控制。
Cloudera AI 通过提供必要的工具来加速企业 AI，构建、扩展和保护 AI 应用程序。组织可以更快地从想法转向影响，确保在整个 AI 生命周期中，从开发到生产的安全、合规和控制。该平台支持在大规模上部署私有 AI 模型，无论是在本地还是在云中。
通过集成的低代码和全代码工具，Cloudera AI 加快了 AI 创新，使用户能够快速构建和启动 AI 项目。该平台的功能包括自动扩展、监控和 Cloudera AI 推理服务的可靠性，安全地服务于传统和生成性 AI 模型。Cloudera AI 旨在保护数据、提示和模型，同时在整个 AI 堆栈中实施统一的政策、安全和生命周期控制，确保开源灵活性。
总之，Cloudera AI 使组织能够加速从研究到生产的数据驱动决策，提供一个安全、可扩展和开放的平台，专为企业 AI 应用程序量身定制。
- 类别机器学习平台
- 定价模式联系获取定价
- 部署云端与本地部署
- 平台网页版
Cloudera AI的核心功能
端到端 AI Workbench
AI 推理服务
模型注册表
低代码和高代码工具
私有 AI 模型部署
自动扩展和监控
数据治理
特定上下文的洞察
如何使用 Cloudera AI？
配置：设置您的数据环境和工具
构建：使用低代码或高代码工具创建 AI 模型
训练：使用专有数据微调您的模型
部署：利用 AI 推理服务进行模型部署
监控：跟踪模型性能并根据需要进行调整
治理：在整个生命周期中实施数据安全和合规性
扩展：在云或本地扩展您的 AI 应用程序
Cloudera AI的使用案例
- 银行 AI 解决方案
- 医疗分析
- 零售个性化
- 欺诈检测
- 供应链优化
