热门 AI开发低门槛，高效率！一文了解极栈AI训推平台「算法开发模块」

在智能时代浪潮的推动下，AI开发平台正逐渐成为政企数字化转型的核心引擎，通过提供高效标准的开发能力，降低了技术参与门槛，有效解决了传统AI开发中的流程繁琐、效率低下和成本高昂等问题，大幅缩短开发周期，让政企能够更加专注于AI业务应用，加速AI技术的快速落地与商业化进程。

 

极栈AI训推平台的「算法开发模块」，通过全链路的标准化、规范化，实现开发效率显著提升60%，开发成本减少40%，为政企、高校、科研院所提供开箱即用的AI开发能力，让千行百业的研发工程师也能够自行开发算法，轻松将行业经验融入到算法开发过程中，低门槛实现AI方案的规模化应用。

算法开发核心能力

01 一键构建开发环境，高效启航

开发环境的前期准备往往需要花费开发者大量的时间和精力，效率低且重复性高。平台支持一键高效构建算法开发实例，提供完整可用的在线编码环境、开发框架、依赖库、插件、开发资源、训练数据集等开发相关环境资源实例镜像，只需一键进入到实例中进行编码训练测试，环境搭建时间由天级别缩短至分钟级别，节省大量人力和时间成本。

02 多种开发模式，适应不同开发水平

针对不同业务场景、不同水平的开发人员，平台提供自主开发、需求开发、低代码开发、分布式开发、语音文本开发等多种开发模式，支撑深度开发、模型日常迭代、算法竞赛模式／涉密开发、语音文本类开发、大规模集群分布式训练、多种异构环境适配开发等业务场景，开发人员可根据实际需求灵活进行开发任务的构建。同时，平台兼容Pytorch、TensorFlow、Caffe、Mxnet等多种主流深度学习框架，能满足绝大多数工程师的开发需要，且在开发过程中支持各框架自由切换。

03 兼容异构算力开发，满足国产信创需求

平台支持英伟达、华为、曙光、寒武纪、天数智芯、燧原等多种AI训练芯片的异构环境开发适配，满足不同客户的算力适配要求及国产信创需求，提升国产芯片及算力的利用和适配效率，推进人工智能国产化生态建设。

04 AutoML智能调参，轻松优化模型性能

为更好地管理、监控和优化深度学习模型训练过程和效果，帮助用户更直观理解和分析训练过程，平台内置TensorBoard深度学习可视化工具，对模型训练过程进行动态信息可视化展示及调试。结合AutoML自动化调参技术，帮助开发人员在复杂的参数空间中，智能化地选择合适的训练参数调整方案，无需手动调整参数，大大节省了时间和精力，让机器学习变得更加便捷。

05 标准化测试封装，算法快速推理应用

平台自动构建算法评估测试，根据测试结果自动生成完整测试报告，包含算法在测试集上的效果、性能、资源占用情况等等，以供算法开发人员和平台管理员评估当前算法的效果。与此同时，开发人员只需基于标准化的封装套件EV-SDK，封装自己的算法推理代码，即可在推理模块实现算法的安装、推理、告警等一站式便捷落地应用。

06 智能算力调度，优化资源配置

针对不同开发任务、不同开发环节（编码、训练、测试等），平台可灵活分配合适的算力资源，实现资源利用最大化；当多个训练任务需求同时存在，出现算力资源紧张的情况，将自动进行任务异步调度，对任务进行排队，优化资源配置。

07 开发资源共享，团队高效协作

为显著提升团队开发效率及规范性，平台内置了多种便捷、灵活的算法开发工具，包含算法套件、基础框架、预训练模型等，用户可将在平台完成开发的代码保存或共享为算法套件，便于后续迭代或二开，实现资源共享，帮助企业沉淀AI算法开发资源，整体提升算法开发效率及算法规范。

部分标杆案例

极栈平台「算法开发模块」当前已广泛应用到智慧城市、智慧政务、智算中心、轨道交通、工业制造以及高校教学/竞赛，加速“人工智能+行业”应用落地，推进人工智能产业高质量发展。

01 数字济南AI训推基建平台

极视角为数字济南项目提供了定制化AI算法训推一体基建平台，闭环从算法生产到管理的全生命周期。在开发训练环节，平台除了提供常规的英伟达环境以外，同时与华为昇腾和寒武纪进行了国产化适配，覆盖语音、图像、文本多类型算法开发，实现异构算力算法的统一纳管。

02 北京联合大学「人工智能综合实践中心」

北联大引入极视角极栈算法训推一体平台，联合打造「人工智能综合实践平台」，打通算法开发部署环节，丰富专业课程教学内容和手段，赋能学生对于人工智能核心领域的产业认知和技能实践，实现“学以致用”。通过实践平台上的高校竞赛、产业竞赛、创新创业、科研课题申报等多种方式，为北联大AI人才培养赋能，深化人工智能产教融合发展，提高高校人才培养效能和教学成果产出价值。