传统算法开发依赖专业技术人员手动编码，模型构建、参数调试、训练迭代、效果校验全流程耗时费力，复杂算法逻辑需大量代码编写与参数调优，且模型训练缺乏统一调度、版本管理混乱，算力资源无法高效利用等问题。
AIIData数据中台集成开源项目Cube-Studio构建机器学习算法平台，全面打通数据治理、算法开发、模型训练、智能调参、部署运维全业务链路，打破传统机器学习研发的技术壁垒与流程瓶颈，为企业AI智能化升级提供一站式解决方案。
💎Cube-Studio开源项目：https://github.com/tencentmusic/cube-studio
💎Cube-Studio文档：https://github.com/tencentmusic/cube-studio/wiki
机器学习算法平台（Cube-Studio）这次整体升级功能亮点十足，具备高实用性、强落地性、易操作性、高效率核心优势，全方位赋能企业AI算法开发与机器学习落地。
过往企业开展机器学习训练、AI建模工作，技术人员需手动编写海量代码、适配多类算法框架、反复调试任务流程，入门门槛高、试错成本高、项目周期长。
机器学习算法平台搭建起全流程、低门槛、高稳定、可复用的智能化算法开发体系。平台聚焦轻量化、便捷化、高效化，内置可视化拖拉拽任务编排、自动化超参搜索、一键建模调优等核心实用功能，彻底简化AI建模与算法训练流程。
机器学习算法平台【Cube-Studio】功能演示
1、机器学习任务平台
统一管控任务，实时监控运行全流程状态
2、项目空间
提供项目分组与安全设置，实现多租户资源隔离与权限管控。
3、数据资产
管理元数据、指标与维表，支持数据集探索与SQL在线开发。
4、在线开发
提供代码开发与镜像管理，支持自定义任务流编排。
5、模型训练
支持任务模板与流水线管理，提供超参搜索与一键训练能力。
6、服务化
模型一键部署，弹性运维保障业务稳定调用
一、进入-项目空间
步骤1：打开机器学习算法平台，进入项目管理，点击新建项目分组，填写项目信息。
(1)名称：填写"public"
(2)描述：填写"公共项目组"
(3)集群：选择"dev"
(4)资源组：选择"public"
步骤2：点击确定完成新建。完成新建后在列表选择项目操作的组成员进行添加项目成员，并设定他们能看还是能改（权限管理）。
二、准备-数据资产
步骤1：进入数据资产，选择子菜单的sqllab，选择引擎和数据库，点击运行，运行结果会显示在下方。
（1）引擎选择"mysql"
（2）数据库选："mysql+pymysql://username:username:username:password@host:3306/host:3306/host:3306/database"
步骤2：如果数据需要简单处理(比如把地址拆分成省市区)，可以在数据开发中的任务ETL中点击添加任务流。
(1)项目组：选择"public"
(2)名称填写"dau"；描述填写"dau计算"
(3)调度引擎：选择"airfloe"
步骤3：点击保存。系统会自动完成清洗和整理，最终生成一个规整的数据集。
三、完成-算法模型训练
步骤1：进入模型训练，选择子菜单任务流，点击新建，填写任务流信息(信息由技术同事提供)。完成新建后可以编辑任务流。用鼠标将这些节点按逻辑顺序连接起来。平台提供了很多现成的任务模板，也可以直接使用或稍作修改。
步骤2：完成后，点击运行完成新建。
四、落地-服务化部署
步骤1：进入服务化，点击左边子菜单中推理服务
步骤2：点击添加推理服务将刚才新建模型信息填写(部分信息如：启动命令、推理配置由技术同事提供)，即可完成部署
步骤3：添加后在列表操作区中可以点击部署测试和部署生成等操作。
AIIData 数据中台机器学习算法平台不只是一个工具，更是您团队释放数据潜力、拥抱AI变革的智能引擎。平台降低了AI应用的门槛，但并未降低AI能力的上限------相反，它让您的团队能够专注于创造更大的业务价值。
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