喜马拉雅云+DeepRec，开启人工智能平台的新篇章

人工智能

2023-12-14 00:33:27

喜马拉雅 AI 云：一站式算法工具平台，助力企业拥抱 AI

什么是喜马拉雅 AI 云？

喜马拉雅 AI 云是一个基于 DeepRec 构建的 AI 平台，为企业提供从数据准备到模型部署的全流程算法工具。它旨在让企业能够快速轻松地采用 AI，推动业务创新。

喜马拉雅 AI 云的优势

全流程覆盖： 喜马拉雅 AI 云涵盖了从数据处理到模型评估和部署的整个算法生命周期，为企业提供全面的支持。
高度灵活： 平台提供各种算法组件，包括自然语言处理、图像处理和语音识别，使企业能够根据自己的需求定制解决方案。
易于使用： 用户友好的界面和直观的工具使非技术人员也能轻松使用该平台。
可扩展性： 随着企业业务的增长，喜马拉雅 AI 云可以轻松扩展以满足不断变化的需求。

喜马拉雅 AI 云的应用

喜马拉雅 AI 云广泛应用于各个行业，包括：

互联网： 智能推荐系统、智能客服系统、精准广告投放
金融： 智能风控系统、反欺诈系统、投资分析
制造： 质量检测系统、生产调度优化、智能仓储管理
零售： 选品优化系统、动态定价系统、个性化营销
医疗： 疾病诊断辅助系统、药物推荐系统、医学影像分析

喜马拉雅 AI 云示例代码

# 导入必要的库
import himalaya.aiplatform as aiplatform

# 创建 AI 平台客户端
client = aiplatform.AIPlatformClient()

# 准备训练数据
train_data = aiplatform.InputData(
    bigquery_source=aiplatform.BigQuerySource(
        input_uri="bq://my-project.my-dataset.my-table"
    )
)

# 定义模型训练作业
training_job = aiplatform.TrainingJob(
    display_name="my-training-job",
    model_to_upload="my-model",
    input_data_config=train_data,
    model_type="linear-regression",
    container_spec=aiplatform.ContainerSpec(
        image_uri="gcr.io/my-project/my-image"
    ),
)

# 提交训练作业
response = client.create_training_job(
    parent="projects/my-project/locations/us-central1",
    training_job=training_job,
)

# 等待训练作业完成
training_job = client.get_training_job(name=response.name)
while training_job.state != aiplatform.JobState.JOB_STATE_SUCCEEDED:
    training_job = client.get_training_job(name=response.name)

# 部署模型
endpoint = aiplatform.Endpoint(
    display_name="my-endpoint",
    traffic_split={"0": 100}
)

endpoint = client.create_endpoint(
    parent="projects/my-project/locations/us-central1",
    endpoint=endpoint,
)

deployment = aiplatform.Endpoint(
    endpoint=endpoint,
    deployed_model_id="my-model",
    traffic_split={"0": 100}
)

client.deploy_model(deployment=deployment)