BenefitsFeaturesEcosystemFAQ

PrimeHub Deploy

毫不費力的一次搞定部署、管理和監控 AI 模型

申請試用
優勢特色生態系常見問題

跳至...

簡單易懂的管理介面大幅減輕了部署、營運和即時管理的負擔。

我們的優勢是用更少的力氣完成更高品質的工作。

Model API 快速設定

訓練好模型後,不需要撰寫額外程式。目前系統支援 TensorFlow, PyTorch, SKLearn 等常用模型。

資料科學團隊

模型容器化

資料科學團隊可以撰寫 Dockerfile,並透過 PrimeHub 完成部署。

資料科學團隊

滾動更新模型

可以透過滾動更新部署模型,減少不必要的停機時間。

資料科學團隊

即時監控

可以透過即時監控數據,決定適合的運算資源配置。

資料科學團隊

綜覽概況

可以綜覽各專案的 Model API 部署概況。

IT 管理者

認證授權管理


可以針對不同 Model API 部署,設定不同的認證授權機制

IT 管理者

動態調整

可以動態調整 Model API 部署使用的運算資源。

IT 管理者

日誌查閱

可以查閱 Model API 部署每次變更記錄。

IT 管理者

為資料團隊賦能

叢集運算
Learn More
  • 可擴展至數百個節點
  • 使用 Kubernetes 做容器調度
  • 支援本地與雲端安裝
一鍵秒開研發環境
Learn More
  • 使用 Jupyter 做交互式開發
  • 支援多種深度學習框架
  • 視覺化訓練進度
輕鬆讀取資料集
Learn More
  • 支援多種資料集讀取方法
  • 根據群組設定自動掛上訓練資料
資源與配額管理
Learn More
  • 個人與群組共享資料夾
  • 成員與群組的細部配額設置
  • 團隊級別資源存取權限
自訂深度學習環境
Learn More
  • 自訂化虛擬機器的硬體規格
  • 支援多個深度學習框架
  • 多版本共存
企業級帳號管理
Learn More
  • 雙因素認證 (2FA) 帳號保護機制
  • 支援 Single Sign-On (SSO)
  • 內部稽核工具

我們讓你的模型自由地在任何地方運行 

Data Source
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
IDE
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Workflow Intergration
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Programming Language
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Algorithm & Library
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Model Operations
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Infrastructure
AWS S3
Azure
GCP
GitHub
GitLab
Grafana
Hadoop
Jenkins
Julia
Jupyter Notebook
Kubernetes
NVIDIA
OpenShift
Power Bi
PyCharm
Python
PyTorch
R
R Studio
Scikit-learn
Seldon
SQL
Tableau
TensorFlow
VS Code
AWS
Group 6
Group 30

常見問題

1. 什麼是 PrimeHub?

PrimeHub 是一個本地的機器學習平台,讓 AI/ML 團隊在協作環境中專注於真實的產能。PrimeHub 幫助系統管理員管理硬體資源、存取控制、團隊配額、資料集管理及更多功能。

2. PrimeHub 主要是為誰設計的?

系統管理員/IT 主管和資料科學家. 系統管理員幫助資料科學家建立環境。他們可以客製化映像檔並分配資源給每個使用者,接著設定每個使用者和群組的存取權限。資料科學家將透過客製化的 Jupyter notebook 環境,體驗一個無縫的 ML 經歷。

3. PrimeHub 社群版是免費的嗎?

PrimeHub 社群版是我們的單一節點版本,擁有核心功能,且每個人都可以使用與貢獻。造訪我們的 GitHub 並在開始前確保您有必要的軟體。您也可以參考我們的文件網站取得更多資訊。

4. PrimeHub 可以排程 jobs 嗎?

可以!使用我們的 Job Submission 功能,使用者可以送出於背景執行的耗時 jobs,建立新 jobs 時也可以設定重複、循環執行,或在稍後手動執行。

5. 群組管理和資料分享功能是怎麼運作的?

系統管理員可以新增使用者進入群組,並使用管理面板設置群組對資料集的存取權限。