当今社会各个行业都应用到了人工智能的相关技术，但是想要把一些先进的算法和经验应用到自己的相关业务中，还有许多的工作需要完成，那么下面就随小编一起来看看算法AI平台是什么意思？算法AI是怎样上线的？
算法AI平台简介
算法平台的核心是模型+快速上线，因此算法平台的核心也是这两个模块。但是整个算法平台将有很多模块构成。可快速调用的模型库，拥有XGBoost、GBDT、text-CNN、bert等主流的机器学习和深度学习模型。可以根据业务场景灵活拖拽各种复杂的数据预处理和特征工程操作。
底层计算平台，为了满足大数据计算的问题，使用spark提供分布式流处理框架保证在较短的时间内计算出相应的结果。当实验完成后，可以一键导出当前的预测流进行上线工作，不需要重新编写相关代码进行上线工作，一键完成。自由的算法组件开放，平台本身只提供通用的常见的一些算法模型和特征工程组件，可以根据自己的业务需求编写相应代码并部署上线。
深度学习中的神经网络结构，可以根据用户的需求自行拖拽，集成了常见的CNN、RNN、LSTM和Dense等不同的网络层。
算法AI平台
算法AI平台模型库
算法平台模型库主要包括三部分：
1.是由平台提供的通用算法库
2.可以由用户自主拖拽网络结构构建的算法库
3.由用户自行编写代码上传发布上线的算法库
算法多种多样，加上各种数据预处理和特征工程相关的操作，有成千上万种，不可能都由平台提供，还有一些涉及到具体的业务场景的操作也不可能提前集成在算法平台上。这个时候就可以提供用户自行开发组件，根据一定的代码规范，可以使用python开发自己的组件并进行上线，可以进行自己算法的研究，也可以设计更满足自己的业务场景的相关数据处理和特征工程组件。
算法AI平台
算法AI模型一键上线
当在算法平台完成了模型的调试或则开发之后，需要部署上线。因为线上环境和本地环境不同，在传统的算法平台，如果需要上线相应的模型，数据预处理等操作需要在线上环境进行重新实现，这对于开发人员即是工作量很大的事情也同时也可能会产生一些不必要的bug。因为当前算法平台支持一件导出预测pipeline到线上环境。在算法平台进行训练的时候，算法平台后台就会生成相应的训练pipeline和预测pipeline，这个对于用户本身是没有感知的，当完成训练并得到相应的可以上线的模型后，可以使用一键上线功能，就可以省去本身需要在线上环境中再重新实现的相关功能需求。
上述内容介绍了算法AI平台到底是指什么，以及是怎样上线的，相信大家对算法AI平台已经有了更多的了解，希望越来越多的人能通过AI算法满足自己的需求。
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