一、内容简介
AI开发平台是一个提供整一套AI应用开发流程支持，帮助开发者降低开发门槛，并快速集成数据处理、模型搭建和应用部署的一站式服务工具平台。
AI开发平台的开发流程包含数据标注、模型建立、模型训练、模型评估、和模型部署五个基本模块。通过五个模块的搭建流程，使用者可以在低代码且无需担心底层基础设施运维的环境下开发AI应用。
模块一：数据处理
数据的质量是机器学习算法搭建的重要核心部分，数据质量的好坏将直接决定机器学习模型的性能。AI开发平台的数据处理环节通常包含数据采集、数据筛选、数据标注、数据分组以及数据增强五个功能环节。通过这五步，AI开发平台的使用者可以实现高质量的数据准备和输出，为下一步的模型建立做好充足的准备。
模块二：模型搭建
模型搭建是在数据准备好后进行模型筛选和参数调配的过程，根据清洗好后的数据特征，AI开发平台会提供不同的算法模型供开发者选择。AI开发平台的模型搭建环节包括模型选择和参数调配。模型选择可以通过四步来完成：
1、匹配模型：AI开发平台会通过开发者提供的数据推荐和匹配合适的算法模型。
2、设置架构及参数：选择好合适的模型后需要对该模型进行特定的参数调配。以随机森林算法为例，开发者需要预设K值；以神经网络为例，开发者需要预设神经层数、节点数、激活函数等。
3、编译模型：在训练开始之前，开发者还需要确定好要添加的优化器、一个损失函数、以及评估指标。优化器的作用是决定模型如何进行更新和修正的关键步骤，不同类型的优化器会对模型的训练速度和最终的准确度产生重要的影响；优化器的选择通常会因问题类型的不同、模型的复杂度、和训练数据的大小而决定。开发者需要在训练开始前筛选和测试不同的优化器，从而挑选出最合适的优化器以帮助提升后续训练的成果；损失函数的作用是用于度量模型预测结果和真实结果之间的差距；评估指标则是需要在训练开始确定好，从而可以在后续的训练中监控模型的性能和精确度，并决定何时可以真正的投入到实际应用中。
模块三：模型训练
在准备好数据和匹配好模型之后，便可开始投入模型训练。模型训练通常会将数据集切分为两组，一组为训练集，一组为验证集。训练集的数据用来训练模型，通常由80%的数据量组成；验证集的数据用来监控模型的性能，通常由20%的数据量组成。模型训练这一步通常会进行多次的重复迭代。根据每次的训练结果，损失函数会度量模型预测结果和检验结果的差距，优化器会根据损失函数的值来更新模型的参数，以使损失值最小化。AI开发平台提供了丰富的模型库以及计算环境。开发者无需自行构建模型或搭建计算资源，大幅降低模型训练的门槛。
模块四：模型评估
经过模型训练的多轮迭代，开发者可以通过预设的评估指标对模型的质量和性能进行评估。不同的训练模型需要用不同的指标进行评估，常见的评估指标有准确率、召回率等，复杂的评估指标包括AUC-ROC、F1分数等。AI开发平台为开发者提供了方便的用户界面和API，开发者无需自行编写评估代码便可对模型进行全面的质量评估。
模块五：模型部署
当模型的性能达到可以应用的标准后，开发者便可以将训练好的模型打包上传至AI开发平台的模型库中。上传至库后，开发者需要创建部署设置，将训练模型转换成为AI应用。随后，AI开发平台会将AI应用部署为容器实例并注册外部可访问的推理API，以便开发者随时调用和运营。相比于独立运营，在AI开发平台上部署AI应用最主要的优势在于AI开发平台提供的弹性和稳定性。AI开发平台普遍具备强大的计算资源、存储能力、分布式架构、以及专业的运维团队。这些功能可以帮助AI应用的启动部署速度更快、运行的稳定性更高以及针对客流变化的应变能力更强。因此，AI开发平台成为了众多企业进行AI开发的首要选择方式。
二、内容详情截图
