Anaconda的数据科学和AI功能—快速启动项目重现结果

气隙环境

将平台的计算基础设施与外部网络（包括 Internet）隔离，以确保安全。

Anaconda 助手

直接在笔记本中与 AI 驱动的助手聊天，以获得编码、生成绘图、描述数据帧、调试错误等方面的帮助。

应用程序部署

Panel 是由 Anaconda 开发和维护的开源 Python 工具，它与 Anaconda 的 Cloud Notebook 服务无缝集成，可实现一键部署和轻松共享。

仪表 板

使用 Panel 轻松部署和共享引人入胜的交互式仪表板。

数据管理

一体化数据管理解决方案，通过一套全面的工具和库集成采集、分析和协作。

部署 Inference API

使用 Anaconda 的一套工具，让 Python 编码更轻松。复杂的数据科学模型和机器学习算法可以与软件应用程序、Web 服务和 IT 基础设施集成，以实现简化的方法。

轻松部署

利用 Panel 应用程序的一键式部署，与利益相关者快速共享模型，以便轻松获得见解和实时报告。

错误跟踪和日志记录

有效识别、诊断和解决数据科学项目中的错误。实现持续改进实践，以创建强大、可重现且可审计的数据科学管道。

基因人工智能

利用高级 ML 算法，使用生成式 AI 创造业务价值。

统辖

在数据科学和 AI 项目中建立明确的策略和控制。

机器学习

开发、训练、评估和部署机器学习模型。使用可扩展的资源和集成工具进行简化。

MLOps

弥合数据科学团队和 IT 团队之间的差距。实施机器学习工作流程并从 AI 计划中挖掘价值。

模型库

安全地利用我们存储库中的预构建模型。用于存储、共享和发现预构建模型的集中式中心

按需基础设施

利用这种高性能的基础设施有效地管理数据科学源。它可扩展、经济高效、可访问且设置速度极快。

再现性

确保数据科学和 AI 项目不仅具有创新性，而且具有可重复性。轻松跟踪和记录更改和版本控制，以确保您的团队能够快速迭代和构建。

示例项目

通过 Workbench 示例项目和即用型模型解锁卓越的数据科学。

安全包管理

实施强大的安全工具和实践来保护您的组织，同时通过使用开源软件让您始终处于技术解决方案的最前沿。

团队协作

避免重复工作和优先级错位。利用专业知识、共享知识并维护井井有条的数据科学工作流程。

版本控制

维护更改历史记录，允许用户跟踪项目的演变并在必要时恢复到以前的状态以确保一致性。

可视化

使用全面的可视化库、Jupyter Notebooks 集成、仪表板解决方案以及可扩展性和性能优化。