自动化 AI 模型训练平台
极大缩减 AI 模型开发周期和人力投入
传统 AI 开发的挑战
传统机器学习模型从开发到部署全流程需要的不仅仅是算法工程师，还需要软件团队、嵌入式团队等开发者辅助。当然还包含这其中各环节和团队间的协调、沟通、数据共享和项目管理。在大部分企业，这是一个最小 15 人的团队。
传统 AI 算法开发及部署流程
| 步骤 | 内容 | 参与角色 |
|---|---|---|
| 1 | 业务和问题定义 | 业务人员 |
| 2 | 数据采集和标注 | 产品经理 + 数据科学家 |
| 3 | 数据储存和管理 | 产品经理 + 数据科学家 |
| 4 | 数据分析和可视化 | 产品经理 + 数据科学家 |
| 5 | 算法方案设计 | 算法工程师 (人工智能训练师) |
| 6 | 模型结构设计 | 算法工程师 (人工智能训练师) |
| 7 | 超参调节 | 算法工程师 (人工智能训练师) |
| 8 | 模型训练 | 算法工程师 (人工智能训练师) |
| 9 | 模型剪裁压缩 | 算法工程师 (人工智能训练师) |
| 10 | 算法芯片适配 | 算法工程师 + 嵌入式软件工程师 |
| 11 | 性能评估和持续迭代 | 算法工程师 + 嵌入式软件工程师 |
| 12 | 模型部署 | 算法工程师 + 嵌入式软件工程师 |
| 13 | 应用开发 | 应用开发者 |
角色协同：
业务人员
产品经理 + 数据科学家
算法工程师 (人工智能训练师)
算法工程师 + 嵌入式软件工程师
应用开发者
使用自动化训练平台开发
简化流程，减少环节，降低人力成本，加速AI模型落地
| 步骤 | 内容 | 参与角色 |
|---|---|---|
| 1 | 业务和问题定义 | 业务人员 |
| 2 | 数据采集和管理服务 | 自动化训练平台服务 |
| 3 | AutoML 自动化训练 | 自动化训练平台服务 |
| 4 | 应用开发 | 应用开发者 |
角色协同：
业务人员
自动化训练平台服务
应用开发者
传统开发 vs 自动化平台
一目了然的效率与成本对比
传统开发流程
开发周期
平均需要3-6个月，包含多个环节和审批流程
团队规模
至少15人团队，包含多种专业角色
成本投入
高昂的人力成本和时间成本，平均项目成本超百万
技术门槛
需要专业的AI算法工程师和数据科学家
迭代速度
迭代周期长，难以快速响应业务需求变化
自动化平台流程
开发周期
仅需5分钟即可完成模型训练，快速部署
团队规模
仅需2-3人，业务人员+少量应用开发者
成本投入
成本降低80%以上，无需高薪AI专家团队
技术门槛
零代码操作，业务人员即可完成模型训练
迭代速度
实时迭代，快速响应业务需求变化，分钟级更新