产品介绍
边缘AI模型管理平台是一站式AI模型全生命周期管理工具,专为工业边缘计算场景打造。平台覆盖从数据标注、模型训练、优化量化到边缘部署的全流程,帮助企业快速构建、迭代和运维边缘AI应用,大幅降低AI落地的技术门槛和人力成本。
平台支持主流深度学习框架(TensorFlow、PyTorch、ONNX等),内置自动化模型优化引擎,可将训练后的模型自动转换为适用于边缘设备的高效推理格式。通过可视化拖拽式工作流,即使不具备AI专业背景的运维人员也能轻松完成模型部署和更新。
核心功能
- 可视化模型训练:提供Web端训练任务管理,支持参数调优、超参搜索、训练曲线实时监控
- 数据标注工具:内置图像分类、目标检测、语义分割等多种标注工具,支持团队协作标注
- 自动模型量化:INT8/FP16混合精度量化,模型体积压缩60%~80%,推理速度提升2~4倍
- 模型格式转换:支持PyTorch→ONNX→TensorRT/OpenVINO/ncnn等多链路转换,适配不同边缘硬件
- 一键边缘部署:选择目标设备,自动推送模型并完成推理服务配置,支持批量部署
- 模型性能监控:实时采集边缘端推理延迟、吞吐量、准确率等指标,支持模型衰减预警
- 版本管理与回滚:模型版本仓库,支持AB测试、灰度发布、一键回滚到历史版本
- 模型市场:预置20+工业场景预训练模型(安全帽检测、火焰识别、车牌识别等),下载即可用
技术参数
| 参数项 | 规格说明 |
| 支持框架 | TensorFlow / PyTorch / ONNX / PaddlePaddle / Caffe |
| 量化方式 | INT8 / FP16 / 混合精度 / 剪枝 / 蒸馏 |
| 推理引擎 | TensorRT / OpenVINO / ncnn / MNN / TNN |
| 边缘硬件适配 | NVIDIA Jetson / 华为Atlas / 瑞芯微RK3588 / 算能BM1684 / x86 |
| 部署方式 | Docker容器化部署,支持Kubernetes编排 |
| 并发训练任务 | 支持同时运行10+训练任务(取决于GPU资源) |
| 模型版本数 | 无限制版本管理,支持语义化版本号 |
| 数据安全 | 数据不出企业本地,支持私有化部署 |
| API接口 | RESTful API + Python SDK,支持接入CI/CD流水线 |