掌握資訊且專注於資料的價值
以前, 在設定環境上，有很多辛苦的人力作業，非常的耗時且無序，此外團隊也很難共工協作。
現在, 你可以容易地用機器學習取得資料的分析與最佳化，並將時間花在真正重要的事情上。
In the past, 在設定環境上，有很多辛苦的人力作業，非常的耗時且無序，此外團隊也很難共工協作。
Now, 你可以容易地用機器學習取得資料的分析與最佳化，並將時間花在真正重要的事情上。
PrimeHub 是一個為了開發、交付、監控 model 與 job 的中心化平台，您可以完全透明地自主掌控。PrimeHub 提供了健全的機器學習基礎建設，可以在一個地方同時管理 model deployments 與 job submissions，因此資料科學家可以掌握資訊且專於於 model 的訓練和執行。
符合需求的客製化環境，加快創新速度
資料科學家可以一鍵分配資源。PrimeHub 讓你用上最流行的資料科學工具，像是 Jupyter，你可以用 Jupyter spawner 在彈指間建立 Jupyter 環境。我們的平台也可以提供一個開發與部署一致的環境，加快專案產品化速度。
適合且具有透明度的模型部署
PrimeHub 的 Model Deployment 功能讓資料科學家幾個按鈕就可以建立、執行、與監控新的模型。可以清晰的了解每個模型如何運作以及在需要的時候進行編輯。
自動排程任務執行、最大化工作效益
資料科學家時常有按順序執行的長時間實驗，由於這些任務需要相當長的時間來運算，利用 Job Submission 來排程作業，在後台讓這些實驗自動依序執行，並讓使用者通過 log 追蹤進度。
利用 Job Scheduler 降低資源的浪費
對於可以自動化的例行工作，用 Job Scheduler 來節省重複作業，讓企業可以更快地從模型中獲得價值，降低不必要的資源耗費，而且可以持續監控和迭代 production model，來獲得更大的影響力。
AI 中心有大量模型建立與部署的需求，原本各方往來花費了許多溝通成本，PrimeHub 解決了我們沒辦法用金錢來衡量的燃眉之急
InfuseAI 成立於 2018 年，幫助資料科學團隊專注於「用資料產生價值」。InfuseAI 藉著提供更方便的資料工具與最佳化的工作流程，讓資料團隊易於協作、提高資料可靠性。和 InfuseAI 一起，你將了解你的資料、信任你的資料，並最大化你的資料價值。
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