資料科學家

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。

讓我們分擔您的繁雜工作與壓力

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。

使用我們的 解決方案

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

奇美醫院 AI 中心劉忠峰主任

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