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MetaLoop AI 开发平台
支持云边端协同训练和推理的一站式多模态AI开发平台
MetaLoop AI 开发平台

MetaLoopAI开发平台是恒耀平台基于预训练大模型技术的长期深厚积累研发的一站式多模态算法解决方案。该平台通过提供长尾算法场景中的数据处理、数据标注、模型训练、模型评估、模型部署和模型推理服务及AI智能标注、零样本场景目标识别和高精度预训练大模型自主学习等功能,挖掘算法潜力,提升业务整体效率和准确性,为客户提供全流程的AI开发服务。

智能摄像头
边缘节点设备
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智慧应用
模型升级
数据处理
数据采集
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数据版本管理
数据处理
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模型训练
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模型微调
无样本学习
弹性分布式训练
模型版本管理
训练镜像管理
模型评估
模型转化
性能测试
精度测试
可视化测试
版本比较
一致性测试
模型部署
版本管理
可视化编排
低代码配置
云边端协同
升级状态监控
多芯片支持
产品核心功能
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IoT云边端设备管理
作为数据采集任务的数据源对设备远程控制、模型升级等设备管理场景下发指令,支持设备状态的实时同步,设备离在线状态的实时查询,实现对设备的集中化管理。基于云边端协同,既可获得云端的强?数据处理能力,也可减少数据上传带宽和延迟。
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数据采集
实现多种采集源的支持,包括RTSP、NVR SDK视频流,HTTP图片等,构建了丰富的数据源。同时通过周期采集任务管理,可以24h不间断回流数据,配合数据工程中支持的各种数据处理方式,实现模型的自动化迭代训练。
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数据管理
实现对多源异构数据的导入支持,支持用户导入来自采集设备、本地文件、服务器的原始数据及标注数据,通过数据版本管理,用户可以将数据处理或数据标注的不同结果发布为多个版本,对数据集进行多维度的版本管理。
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数据处理
支持通过可视化的低代码方式构建数据处理工作流,支持数据采集、脱敏、筛选、抠图、抽帧去重等一系列数据处理操作,自动化生成数据集。可配置周期执行的流水线,持续处理最新采集的数据,缩短模型迭代周期,实现数据闭环利用,同时支持语言模型生产流程中的预料处理。
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数据标注
支持多种标注类型,如检测、分割、文本标注、语音标注、交互式视频跟踪等。使用AI助标功能,可以大幅提升数据标注效率。不同的标注方式可以获得丰富的训练数据,满足客户个性化的模型定制需求。
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模型训练
平台提供多种训练方式,支持可视化编排模型训练过程,帮助用户按需合理安排计算资源。计算机视觉方面预置了多种自研的行业模型和预训练模型,用户可以零代码快速开始模型训练,通过少量样本算法调优训练可实现碎片化的AI应用落地。在大语言模型方面,可基于基础大语言模型进行微调,轻量化定制垂直行业的大语言模型落地应用。
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模型管理
支持一键发布模型上线,并内置多种部署后处理方案,帮助优化模型效果。评估模型指标可以直观对比不同模型的效果。具备多芯片适配能力,支持英伟达、昇腾、算能、寒武纪、登临等主流芯片,保证模型部署的兼容性。
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模型推理
支持预训练模型的小型化工程,同时可以在指定硬件平台进行推理加速,削减大模型落地应用的实现难度。支持云边端灵活部署,平台可以跟踪部署记录,实时监控部署状态。低代码方式编排算法场景,极大降低算法逻辑开发难度和周期。
产品核心价值
一站式开发:算法开发更便捷
作为一站式AI开发平台,包括数据采集、管理、处理、标注、训练、测试、编排、部署等功能,覆盖了数据、模型、部署全流程,提供端到端的算法开发解决方案。平台界面交互简单易用,降低了算法开发的门槛,大幅提升开发效率。
云边端协同:算法部署更灵活
平台具备云边端协同能力,云端提供强大的计算资源,边端实时高效推理,实现算法开发和灵活部署的极致体验,既满足了迭代升级的及时性,也保证了模型部署的高性能。
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自主学习能力:算法场景更广泛
通过在多模态预训练模型上的技术创新,实现了高精度、交互简单的自主学习能力,通过大规模语言模型和视觉模型,实现零标注、即时生成达标的算法模型,满足各行业场景下的算法需求。平台利用多模态预训练模型实现“以文搜图”功能,高效实现数据检索,并通过内置的分割预测模型进行智能化数据标注,提供了便捷高效的数据处理方案。
模型推理性能:推理计算更便捷
MetaLoop AI开发平台与灵犀数据智能平台相结合,提供业界领先的模型推理性能,支持高效地进行复杂模型的推理计算。同时,MetaLoop AI开发平台支持推理平台大规模集群化部署,能够在分布式环境下快速处理大量的推理任务。采用统一的异构计算架构,可适配20多种芯片平台,为用户提供灵活的计算选择和高性能的推理能力,使得算法部署更加便捷。
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应用场景
智慧银行
智慧城市
轨交运维
工业巡检
履职
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