固然平台产物也不是新观念了，跟着AI身手的成熟，AI平台产物也越来越多，但光凭做平台一句话，幼李照样犯了难——大巨细幼的“平台”良多，原形咱们要做什么样的AI平台呢？磨刀不误砍柴功，幼李决议先探究下市情上已有的AI平台找找灵感。

　　AI平台大致能够分为AI斥地平台和AI支持平台（名字是幼李瞎起的）两类。

　　AI斥地平台面向的是模子斥地者，缠绕AI模子/算法的性命周期（数据汇集、标注、模子机合策画、模子锻炼、模子摆设等阶段）供给器械。斥地平台产物须要对算法斥地流程、算法品种丰厚度都有较好的积蓄，以是大个别平台类产物是由内功对比浓厚的大厂推出的。

　　都叫斥地平台啦，用户念必该当是斥地职员，操纵AI斥地平台的研发职员对人为智能的认识水准不尽一致，他们大概是生意使用的斥地职员（只须要移用某个模子API），也大概是AI工程师（须要对模子调参数，以至从新策画搜集机合），但归根结果AI斥地平台是面向斥地职员的B端产物。

　　正在须要AI才具支持的工夫，用户能够操纵AI斥地平台供给的区别层级的器械/效力（嵌入级、API级、数据锻炼级、模子定造级、算法斥地级），告终所需的AI才具。

　　AI赋能其他产物。AI平台行动一个产物，念处置的中央题目是怎么便捷的让其他使用或产物得到智能化的才具。看到良多夸大AI平台是为了让AI算法斥地更简易的说法，但归根结果，假如不是其他产物须要AI模子或者AI才具，天然也不须要算法斥地，更就没有需要有所谓AI斥地平台存正在了。

　　AI支持平台公多是面向运营职员/生意职员，为某个AI使用供给不妨使之work的设备、照料等“支持”效力。智能对话平台便是一种卓殊范例的AI支持平台，由于智能对话使用并非只依赖某个模子就能告终，是以须要遵循生意场景举办手艺照料、对话修树等就业，智能对话平台便是这些设备效力的载体。

　　要紧是生意职员或者运营职员，也便是须要对某个使用的整体条例、整体实质举办修树的就业职员。

　　正在操纵某个智能使用时，用户须要遵循现实生意场景对使用中的某些效力举办设备，才略使使用遵循需求运转起来。

　　使智能使用遵循用户的希望运转起来。那为什么这些使用须要设备呢？为什么不行固化呢？由于使用的操纵场景千差万别，例如正在银行的智能客服和市集的智能客服，固然底层的身手途径相同，但整体客服面临的题目、操纵的话术齐全不相通。

　　从产物角度看，为了使产物的通用性更强，咱们往往会策画一个通用的使用框架，然后把高频且紧要的效力做成可设备项以合适更多用户的需求。也不是说把效力固化下来不成，但那样的话产物就酿成了定造化的项目，本钱卓殊高且无法复用。

　　知乎看到的一个对比好的平台产物界说：“平台产物供给共用性强的器械，接连多端多脚色之间的举止或生意”。AI斥地平台产物也相通，是缠绕着缠绕AI模子/算法的性命周期供给器械，接连区别主意斥地者对AI模子策画、锻炼、操纵等举止。

　　AI斥地平台即然是供职于AI模子性命周期的器械，天然也离不开以上这些模块。所谓平台，能够只针对某一个合头，例如数据汇集+标注合头，或者模子摆设合头，也能够针对全部性命周期，这就注解了为什么同是AI平台，有大有幼。

　　面向数据接入、洗刷、标注等和锻炼数据相合的就业。数据接入、洗刷的就业本来和大数据的合系性对比强，有些标注平台以至是大数据体例的组件。

　　看待AI标注/数据平台来说，一个思绪是近似百度的EasyData，针对模子锻炼数据供给一个别预管造效力（如缩放、翻转图像抬高模子鲁棒性，或者对图像举办滤波、降噪等巩固操作）和智能标注效力（先愚弄曾经锻炼好的模子主动标注一把，然后再由人为校准或微调），恰是这些效力支持起了数据标注平台。

　　别的一个不错的思绪是更注重“标注”这个作为自身，近似basicFinder，做数据需求方和数据标注商的联合生意并供给标注器械。

　　这个寻常不会行动零丁的产物，个别揣测来因要紧是模子机合策画门槛高、需求幼。从我我方的经历来看，操纵开源框架斥地和操纵平台供给的器械效力不同不大。

　　模子策画的效力公多是行动斥地平台一个模块，通过可视化含糊拽、notebook等办法举办模子机合策画。

　　供给模子锻炼的算力、境遇，这个是AI平台中对比常见的产物，因为模子锻炼对硬件资源的高损耗，平常会租用云盘算资源来告竣模子锻炼，是以良多模子锻炼平台是与云平台捆扎的，告竣包含负载平衡、并行锻炼等就业。

　　供给把模子从锻炼境遇摆设到推理境遇（云端、边际端等）的器械。这个效力相对简易，较少零丁行动一个产。