概览

本文介绍如何快速上手并使用 算场 Data+AI 平台 进行常用的 AI 开发流程。

进入 算场平台 后，在左侧导航栏的一级菜单 模型 中可以看到全部 AI 子产品模块，您可以根据实际开发场景进行机器学习全生命周期的开发与管理。

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AI 开发流程

您可以按照下列流程引导，使用各子产品进行 AI 流程开发：

步骤	任务	描述	相关文档
前期准备	上传数据集（可选）	通过多种方式上传数据集文件，导入为数据表。
	准备训练数据	对原始数据进行处理、标注，构建可供训练的高质量数据集。
	创建 CPU/GPU 集群	在 算力 模块创建灵活、稳定、高效的 CPU/GPU 集群用于机器学习训练。
模型训练	创建 Notebook	Notebook 通过交互式形式进行机器学习任务开发，包括读取数据、开发和训练模型。
	记录 MLflow 实验	通过 MLflow 记录训练过程中的参数、指标和模型文件，在实验中对比、分析不同运行的训练效果。
模型管理	注册模型	使用 MLflow API 将训练过程中产生的模型注册至 AI模型 中，用以管理模型的完整生命周期。
模型部署	模型在线服务	将已注册模型部署为在线服务，支持大规模复杂模型的一键部署和高效的模型推理功能。