技术架构
深度学习引擎
基于最新的深度学习算法，支持多种神经网络模型的训练和推理。
知识图谱
构建领域知识图谱，实现智能化知识推理和决策支持。
自然语言处理
支持多语言文本分析、情感分析、实体识别等NLP任务。
计算机视觉
提供图像识别、目标检测、视频分析等视觉AI能力。
技术特点
高性能计算
采用分布式计算架构，支持GPU加速，实现大规模数据的快速处理和模型训练。
模型优化
通过模型压缩、量化和剪枝等技术，实现模型的轻量化和高效部署。
自动学习
支持AutoML技术，自动进行特征工程、模型选择和超参数优化。
迁移学习
利用预训练模型和迁移学习技术，快速适应新场景，减少训练数据需求。
技术规格
支持的深度学习框架
PyTorch
TensorFlow
ONNX
TensorRT
支持的部署方式
云端部署
本地部署
移动端
边缘计算