云原生AI开发平台架构及核心优势

导读：

云原生AI开发平台以云原生容器服务为基础架构调用云资源，配合大数据计算、人工智能计算以及分布式计算框架，服务于企业的数据分析、模型训练以及AI应用部署需求。借助容器、微服务、无服务器等云原生优势，企业和开发者得以在IT成本优化的条件下实现AI算法高效训练、应用敏捷开发、程序灵活部署和全生命周期管理。

云原生AI开发平台架构

以云原生的敏捷高效赋能人工智能应用开发与部署

云原生AI开发平台以云计算为基础，因为考虑到信息安全和数据隐秘性，该类项目在实践中通常以私有化部署和专有化部署的云服务器为基础，通过容器组件进行IT资源的调用，以微服务架构指导应用设计和开发，并配置分布式、大数据和人工智能计算框架作为底层计算平台。云原生AI开发平台内置数据智能标注、智能模型开发、API开放平台管理以及云原生应用部署等功能模块，辅以包括数据挖掘、网络安全等在内的数据资源管理系统，帮助企业敏捷、高效、安全地利用数据进行人工智能应用开发，并在应用部署过程中实现成本优化和灵活的版本控制。

核心技术优势(一)

资源灵活运用，模型敏捷开发，应用高效部署

我们着眼于企业在云上进行AI开发的各个主要环节，可以发现这一过程也符合著名的“2-8法则”，在AI应用中模型设计和算法精度才是决定其应用价值的核心关键，但企业和开发者实际上将大部分的时间和精力投入了平台搭建、系统调试、团队磨合、监控运维等“非核心”的工作中，云原生与AI开发平台的结合帮助开发者减少对基础IT资源的关注，并通过底层技术复用、开发流程可视化等方式提高开发效率，因而在IT基础设施调用、模型编写和测试优化、模型和应用封装、应用交付及运维等领域更具备成本效率优势。

核心技术优势（二）：模型敏捷开发 

多种开发模式，赋能人工智能低门槛、高效能开发 

云原生AI开发平台配备多种人工智能模型开发模式，其中较为典型的是可视化建模和编程式建模。前者利用JavaScript脚本等组件对算法进行封装，使得用户能够通过拖拽等图型界面进行模型开发，帮助对编程语言不熟悉的甲方企业的开发者乃至业务部门进行定制化开发；另一方面，编程式建模一般基于Tensorflow、PyTorch、Caffe等AI开发框架，利用Python等通用编程语言进行模型开发，由于上述开源框架普遍具备完备的功能，能够赋予开发者更多的开发选项和进行编程优化的空间。云原生组件如容器和微服务框架也能够从底层架构方面对编程、测试等过程进行支持，进一步提升开发者的开发效率。

核心技术优势（三）：云原生部署 

云原生发布、部署、运维组件提供便捷的AI应用管理渠道 

除人工智能算法编写开发之外，云原生AI开发平台利用丰富的云原生组件赋能企业更好地对AI应用进行发布、部署、运维等方面的高效管理。除前文所提及的蓝绿部署、灰度发布和DevOps运维等功能之外，云原生环境中常用的API接口和网关、 便捷移植和扩容、边缘侧部署功能均对人工智能的规模应用形成支撑，帮助企业提升用户的使用体验，并降低企业的IT经营成本。

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