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InfuseAI釋出新版MLOps平台 推出PrimeHub Apps

  • 陳其璐台北

PrimeHub Apps整合多樣第三方應用服務,助力資料團隊彈性運用隨需工具打造ML工作流程。InfuseAI
PrimeHub Apps整合多樣第三方應用服務,助力資料團隊彈性運用隨需工具打造ML工作流程。InfuseAI

深耕AI產業MLOps領域的InfuseAI宣布其AI開發管理平台PrimeHub推出整合創新外掛功能Apps,整合從影像標註、模型管理、到資料視覺化等實用工具,加速資料團隊合作開發機器學習應用的效率。

隨著各產業對機器學習的採用快速提升,以及近期備受關注的MLOps方法論,可看出企業極欲提高AI專案從實驗到部署的效率。然而根據Gartner調查報告中指出,實現AI的最大障礙之一便是「將AI整合到既有基礎建設的複雜性」。

InfuseAI創辦人暨執行長高嘉良表示,各類AI工具技術不斷推陳出新,我們的目標是將PrimeHub打造成可大規模協作以及運行最佳工具的自動化平台。藉由導入PrimeHub Apps功能,整合各類型第三方應用服務,協助客戶更有效的整合資源、團隊協作以及工具應用,賦予使用者極佳的自由和靈活性,加速AI研發流程。

PrimeHub Apps整合各類實用工具打造MLOps生態系

InfuseAI旨在打造一套與各類工具應用結合的平台,讓使用者能以隨插即用的方式自由安裝組合不同的工具,並可利用PrimeHub平台現有的存取控制及資源管控架構直接上手操作。

目前PrimeHub Apps已整合了可標註不同資料類型的Label Studio,資料團隊可用以標註各類型資料集,並利用標籤化的資料集進行有效的模型訓練,加速開發AI模型。

針對在MLOps中扮演關鍵角色之一的模型管理,PrimeHub也導入了模型訓練版本控管工具MLFlow,讓資料科學家在MLOps生命週期中,針對模型訓練實驗結果進行版本控管,並利用其提供的資料視覺化功能,更容易地追蹤和比較模型訓練實驗數據,以及簡化將模型推進到部署上線的流程。

PrimeHub同時整合了可快速製作機器學習App的開源框架Streamlit,基於Python程式,讓資料團隊可快速建構一個網頁前端介面,將機器學習資料輕鬆以網頁方式呈現分享,無需任何前端技術即可完成。

InfuseAI更與台灣新創Chimes AI(詠鋐智能)合作,將其No-Code AI工具tukey整合至PrimeHub平台中,透過自動化訓練和封裝,降低客戶導入AI門檻,快速建構AI應用。

以Marketplace概念打造PrimeHub MLOps平台  攜手策略夥伴加速AI應用落地

InfuseAI團隊除持續添加更多PrimeHub Apps中的第三方應用服務,也正積極與更多廠商合作,將AI模型自動化平台無縫串接至PrimeHub。同時InfuseAI更期待能與更多聚焦於 AI技術領域的廠商以及SI夥伴合作,激發更多MLOps平台上的應用,賦能企業智慧轉型,推動規模化的AI應用落地。