高速数据科学满足强大的监督
imodel 是端到端数据科学的单一平台。除了构建工作流程之外，商业团队还利用 imodel 来确保敏感数据的安全，验证和监控分析和 AI 模型，以及验证和解释结果。
使用 AutoML 节省时间或使用自定义 ML 进行深入研究
使用 IMODEL AutoML 快速构建和评估生产就绪型模型，IMODEL AutoML 还包括面向公民数据科学家的内置护栏和白盒可解释性 高级数据科学家可以通过以编程方式开发自定义模型或导入使用 MLFlow 开发的模型来扩展 IMODEL 的 AutoML 功能。无论模型在何处开发，IMODEL 都是模型部署和管理的中心平台。
构建企业级生成式 AI 应用程序
借助 IMODEL 的 LLM Mesh、Prompt Studios 和检索增强生成 （RAG） 功能，数据科学家可以使用所有最新的大型语言模型 （LLM） 和服务，使用 Generative AI 快速丰富他们的模型和项目，所有这些都在 IT 批准的环境中进行。 用于 AI 服务路由、PII 筛选、LLM 响应审核、性能和成本跟踪以及整个应用程序流审计的专用 LLM Mesh 组件意味着最大的控制和性能。
发现并重复使用资产以实现最大效率
所有类型的数据科学家（从公民到专家）都可以利用自动特征生成和其他功能来加快这项重要但耗时的任务。数据团队可以在 IMODEL 的中央特征存储中发现、探索和重用包含精选特征的参考数据集，从而减少重新发明轮子所花费的时间。
部署、监控和自动化 AI 生命周期
通过一个中心位置在生产中部署、监控和管理机器学习模型和 AI 项目，为业务应用程序提供持续、高质量的输出。借助 IMODEL，数据科学家、机器学习工程师和操作员可以通过自动漂移监控、维护等来扩展他们的工作，而不会屈服于项目维护的负担。
享受一体化代码环境
IMODEL 为更喜欢代码而不是可视化工具的数据科学家提供了一个标准化的开发环境。数据科学家可以毫不费力地从笔记本和 IDE 进行操作，高效管理虚拟环境，使用多功能库组织代码，并通过无缝的 Git 集成进行版本控制来促进协作。
在一个统一的环境中构建、部署和监控
从数据访问和准备到建模、应用程序开发、生产部署和维护，无论是传统的机器学习、生成式 AI 还是两者的结合，imodel 都是面向所有技能水平的数据科学家的一站式商店。 使用 imodel 的数据科学团队可以加快他们的工作速度，以便他们可以承担更多、更有趣的项目。
模型和可视化
使用交互式图表和可视化效果浏览数据，自动执行电子表格或其他手动、重复的数据任务。
监督项目绩效
将所有项目和模型集中在一个综合视图中。绩效指标和摘要使领导者和项目经理能够轻松了解和监督 AI 项目绩效。
提升团队效率
使用专用 Flows 实现无缝的 AI 管道编排，通过基于项目的方法帮助团队更快地执行。
复杂数据和AI工作的可视化工作流程
IMODEL 工作流程允许任何人，无论他们是业务分析师还是经验丰富的数据科学家，都可以通过直观的界面利用最新、最强大的数据技术。
使用直观的低代码/无代码界面和 genAI 构建分析
- 执行任何复杂程度的分析，从数据准备到利用 AI/ML（包括 LLM）
- 使用 genAI 助手自动生成工作流程，并在遇到困难时获得指导
- 通过自动化工作流程消除重复和手动的数据操作
- 访问和混合来自任何来源的数据，无论是从您的桌面还是从任何主要数据库或数据仓库
- 使用交互式数据视图浏览数据，从数十个图表中进行选择
访问、混合和转换来自任何来源的数据
从任何数据源访问数据，轻松混合任何大小和任何类型的数据 - 支持所有文件格式，在您的设备、数据库内或分布式大数据环境中聚合、排序、筛选和联接数据。
可视化和分析
使用交互式图表和可视化效果浏览数据，自动执行电子表格或其他手动、重复的数据任务，使用 genAI 助手自动创建可视化，从一整套分析技术中进行选择，并可以访问所有流行的 ML 库，包括 LLM。
保存、共享和重复使用
将工作流段捆绑为组件以供重复使用 将脚本集成在 Python、R 和 Javascript 中，并共享以供以后重复使用，自动创建脚本，并提示 genAI 助手，通过编码添加自定义功能来扩展 IMODEL 功能。
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