• 第四范式先知 Hyper-Engine
    AI應用開發與運行中間件

    產品價值
    端到端
    全面算法覆蓋,支持深度學習能力,無縫支撐各類AI應用
    端到端
    高科技
    高維AI模型,平均響應時間<30ms,模型自我迭代
    高效果
    高性能
    多種自研高性能算法和技術做支撐,計算效率可達Spark數百甚至數千倍
    高性能
    可擴展
    標準化流程支持TensorFlow、PMML等第三方模型投產
    可擴展
    企業級
    支持數據隔離與資源隔離,支持界面化運維和自定義告警策略,支持日志的采集、檢索和持久化
    企業級
    易集成
    API & SDK完善,提供機器學習全流程能力支撐
    易集成
    產品功能
    • 模型訓練
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      高維特征
      第四范式自研超高維算法,能處理百億到萬億級別的數據特征;與傳統AI算法相比,除了可利用宏觀/高頻特征,也能有效覆蓋微觀/長尾特征,大幅提升模型預測精準度,提高企業業務成功率。
      線上/線下特征處理過程統一
      通過自主研發的統一特征計算引擎,支持用統一特征腳本完成線上/線下特征處理過程,同時兼容先知和第三方計算框架,做到一次開發,隨需運行。
      高性能實時特征計算引擎
      在特征引擎編譯器的支持下,用戶可以通過自動的方式將特征腳本轉換成高度優化的java代碼,最終編譯成bytecode,讓科學家也能寫出高性能的特征工程;在反欺詐場景中,用同樣特征集,比PySpark提升10倍性能。
      全面算法覆蓋
      效率提升百倍的邏輯回歸、可解釋性強的GBDT、自研大規模離散稀疏神經網絡DSN、協助某頭部銀行獲評科技創新獎的He-Treenet、線性分型分類器…
      深度學習能力
      自研高維稀疏深度神經網絡DSN ,同時支持DNN/CNN/RNN算法;Tensorflow等深度學習框架無縫集成;擁有分布式高性能計算力。
    • 模型驗證
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      模型自我迭代
      第四范式獨創“機器學習圈”理論,支撐人工智能應用系統,覆蓋AI應用構建全流程。模型可根據業務變化進行自我迭代,實時支撐企業業務決策。
    • 模型上線
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      自定義模型統一部署
      標準化流程支持Tensorflow、PMML等第三方模型投產,支持線上多實例部署模式,負載均衡,彈性伸縮;并且能夠實時監控QPS、請求時間、請求超時率等模型線上指標。
      內存時序數據庫RTIDB
      RTIDB是第四范式自研高性能內存時序數據庫,在金融反欺詐等諸多硬實時性AI場景中為模型在線服務的性能和效果保駕護航。
      在線實時計算
      憑借強大的端到端實時計算能力,在保證高維模型效果的同時,完美支持在線機器學習應用全流程。
    • 監控統計
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      多維度監控運維
      針對先知系統及AI應用所產生的的大規模實時日志,支持從采集到倉儲、從查詢到展示的一站式管理服務。用戶可以建立自定義的監控指標及告警規則,以監控大盤靈活展示,實現個性化監控運維。同時支持與企業內部運維環境的無縫對接,以幫助企業實現AI創新實踐。
    • 管理服務
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      多租戶體系
      專為企業級用戶設計的多租戶體系,實現租戶之間的數據資源隔離與計算資源隔離,保證資產安全,優化資源配置,提高資源利用效率。
      完備API & SDK
      包括存儲中心、線上服務引擎等多個標準組件,客戶、合作伙伴和開發者可基于自身業務/IT系統,一站式構建機器學習全流程,縮短開發周期,降低AI應用的開發成本。

    成功案例
    平臺級AI核心系統,賦能國有銀行業務轉型
    AI核心
    產品指南
    第四范式先知 Hyper-Engine產品手冊

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