“元典睿核”实现了数据服务到知识服务的转化，与法院、检察院、律所、监察委、政法委及企业法务的具体业务场景相结合，可提供案情研判辅助、裁判规律分析、文书自动生成、量刑辅助分析、案件可视化分析、类案精准推荐等智能化服务；辅助法律人突破知识壁垒，提升用户决策的效率和准确率；以知识服务推动法律领域智能化建设。-华宇元典打造了集法律智能与知识自动化服务为一体的智慧法务平台，推动企业提高主动维权能力和纠纷解决质效，打造大合规时代的企业数字化法务部。
魔搭社区践行模型即服务的新理念（Model as a Service），提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用。
-实时性：特征实时更新，模型实时训练，用户得到实时反馈； -大规模：全球领先的大规模分布式机器学习以及高性能高可用的技术架构，支持日均百万亿的样本吞吐量，日均60万+的内容发布量； -深度开放：灵活的黑盒白盒功能，既能满足零基础用户一键配置的需求，又能满足专业算法工程师代码层面开发的需求； -行业定制：智能推荐平台提供电商/内容等多行业模板，行业模板均经过大量项目实践经验沉淀； -多模式：既支持端到端的模式，使用平台完成推荐服务的搭建；也支持以模块化的形式，将推荐某个独立模块的能力进行交付，灵活的匹配不同企业的诉求。
1、能够帮助企业与工程师快速建立智能系统，无需机器学习经验，易学易用。 2、兼容文本、图像、视频、音频、数值等文件类型，兼顾可定制性。 3、无论是海量数据的集中训练，还是低功耗的模型常驻运行，BayesGear 都能轻松满足您的需求。 4、仅通过上传关系型数据即可生成自动化模型：比同类产品所需要的数据量更少，效果更好。 5、低调试成本，模型越来越「聪明」：通过 API 将 OpenBayes 与您的业务实时联通；正反例数据即可不断优化，模型实时调试。 6、无需自建集群或神经网络：基于庞大 GPU 构建集群网络，大幅提升模型的生成效率；为调试提供强大的计算性能及可靠性支持。
Scale AI 是一个基于云端的机器学习标注训练平台，为企业提供高效的数据标注、注释和分类服务，以帮助他们加速人工智能应用的开发。Scale AI 的平台拥有一支专业的标注团队，能够提供高质量的数据标注服务，同时还支持自动化标注和集成 API 接口等功能，为客户提供一站式的数据处理解决方案。
提供了从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的工程化应用的全流程“端对端”解决方案，为“全民数据科学家”提供自动化、智能化的分析模型构建能力。 产品功能： 自助式分析 为企业管理者及业务人员提供高效、易用的自助式分析建模平台，覆盖数据建模全流程需求，逐步替代现有的SAS数据挖掘工具。降低门槛，缩短分析周期，提升建模效率，让客户低成本拥有强大的分析团队。 算法库管理 帮助企业将行业特有的算法和数据处理逻辑固化到平台中，快速封装为算法节点，并统一管理，进行知识沉淀。让企业更好的管理和复用现有成果，降低分散管理带来的成本浪费。 AI 能力扩展 TempoAI Inside，个性化定制企业专属“人工智能平台”，基于微服务架构及丰富的API接口，支持用户对系统功能及分析成果的集成与调用。实现用户自定义前端界面、重新进行应用架构设计，打造符合企业自身管理规范的专属平台。
LittleBoy 提供完整的 MLOps 链路，集成数据清洗、特征工程、深度学习、AutoML、模型管理和AI服务，帮助企业将机器学习快速转换为业务价值。其可视化交互通过拖拽、对话引导等方式帮助用户清晰直观建模。LittleBoy 同时支持有监督学习和无监督学习，近百种内置算法满足不同场景建模需求。
Replicate是一个在线平台，允许用户运行和管理开源机器学习模型。该平台支持多种机器学习框架和语言，并提供自动扩展、资源管理和可视化工具等功能，以帮助用户更轻松地构建和部署模型。
借助全面的可视化和编程界面，支持端到端数据挖掘和机器学习过程。通过简单、强大和自动化的方法，助力所有技能水平的分析团队成员处理分析生命周期中的所有任务。 从数据管理到模型开发和部署，每个人都在同一个集成环境中工作： 1、利用自动化洞察轻松解决复杂的分析问题。 2、为用户提供语言选项。 3、快速探索多种方法以找到最佳解决方案。 4、提高分析团队的生产率。 5、减少数据和决策之间的延迟。
丰富的数据标注组件：多种可视化工具组件配置，通过AI加速标注，极大提升数据处理速度，操作便捷易用。 智能化的数据版本管理： 1、海量存储：系统支持横向扩展，定制化开发；提供官方的SDK支持；海量的数据存储。 2、轻松上传：丰富的数据集预览功能，支持文件批量上传操作方式便捷友好。 3、版本管理：版本化的数据管理，所有更新记录可查询，支持按版本的数据回滚。 数据可视化： 1、可视化数据：标注结果可在线预览，精确把握数据质量。 2、加速迭代：训练结果与标注结果进行精确比较，迅速发现 corner case，快速修改模型。 3、节约标注成本：平台提供部分高质量的公开数据集，方便AI工作者使用。
产品优势 自动化机器学习模型训练 整合数据标注工具平台 SOTA算法和集成算法 自定义预训练模型 AutoML和TL迁移学习 DRL深度强化学习 私有部署及云端模型训练 大规模分布式并行训练
Evidently 是一个开源 Python 库，用于创建交互式可视化报告、仪表板和 JSON 配置文件，有助于在验证和预测期间分析机器学习模型。它可以创建 6 种不同类型的报告。
秉承“智建模、易应用”的全新设计理念，TempoAI做到了“零代码从数据到模型，从模型到场景化应用”的全流程设计；凭借强大算法引擎与大数据处理能力，致力于打造面向“全民数据科学家”的，智能、易用的人工智能分析与应用构建平台，助力AI时代数据化运营。 产品功能：数据接入、数据处理、模型构建、模型评估、模型部署、模型管理 产品特点：零编码建模；自动机器学习；高性能大数据计算；全面的场景建模能力；丰富的行业应用案例；灵活、可扩展
Lobe 是微软在 2018年收购的一家公司的产品，当然现在已经我们可以当作完全是微软的产品了，这是一款让非专业人士也能通过机器学习的方法来构建 AI 模型的应用。
LIttleBoy 是偶数科技自主研发的一款自动化机器学习平台。该产品采用了图形化产品设计思路，其可视化交互帮助用户通过拖拽或对话引导等方式进行清晰直观建模。LittleBoy 同时集成数据预处理、流式数据计算、特征工程、深度学习、AutoML、AI 服务等算子，大幅度降低普通用户使用机器学习的门槛。轻松上手，通过直观的图形化交互，普通用户无需数据科学背景就可以轻松与 LittleBoy 交互；丰富的 Python API 接口支持专业用户使用 Notebook 完成快速建模和数据挖掘。建模高效 logo，结合 OushuDB 高性能数据读写速度，LittleBoy 相比同类产品大幅提升模型收敛效率，让数据科学家和分析师轻松构建大规模、有生产力的机器学习模型。智能算法调优，通过 AutoML，LittleBoy 从上亿模型中自动挑选出最优参数组合，用户无需深入理解机器学习原理就可以获得最佳的模型配置方案。
多么行（Domox）提供开盒即用的AI数据训练及模型拓展解决方案。 采用多种训练模型方法，让您的业务融入AI，并将其轻松应用于商业场景中。
HuggingFace是一个免费开源的AI人工智能自然语言处理服务平台。
全面领先的平台功能 覆盖大模型全生命周期 更全面更全面 提供数据标注，模型训练与评估，推理服务与应用集成的全面功能服务 训练与推理性能大幅提升 更高效更高效 MLPerf榜单训练性能世界领先，千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升 快速应用编排与插件集成 更开放更开放 预置百度文心大模型与第三方大模型，支持插件与应用灵活编排，助力大模型多场景落地应用 自带敏感词过滤 更安全更安全 完善的鉴权与流控安全机制，自带敏感词过滤，机审与人审双重保障
基于无监督机器学习算法，结合风控业务的工作流，优化了 AI 建模的效率和质量。可以在欺诈攻击发生之前就发现隐蔽的欺诈模式，并揭示欺诈账户之间的隐藏关联，实时准确地识别已知和未知的欺诈攻击。 数据层：为加快反欺诈模型的开发速度并提高精准度，会自动分析数据质量，标识潜在问题，并整合不同数据源的数据。 特征层：丰富的欺诈特征实时优化先进的模型，数据科学家可以通过全自动化方式自定义特征，提升模型性能。 模型层：风控业务团队和数据科学团队可以在同一平台上高效便捷地查看结果、管理特征库、调整模型、提升性能，并进行产品部署。
火山引擎机器学习平台提供了 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务。一站式AI开发全生命周期管理，提供了丰富的标注工具进行少量数据的快捷打标，并支持海量的文本、图像、视频、表格数据及标签的管理。面向机器学习场景的轻量级云端 IDE，支持 VSCode 生态插件。用户在该模块内进行代码的编辑、调试等开发工作。预置常见分布式训练框架，支持超大规模分布式机器学习任务及自定义算法框架。提供高效、灵活的自定义训练运行环境。支持多框架模型在各硬件上的高性能推理。支持全方位监控和实时扩缩容，根据服务的现状高效地调整资源以应对业务的变化。 支持超大规模分布式深度学习任务的运行，包括多种预置算法框架和自定义算法框架。提供稳定、灵活、高性能的机器学习训练环境。 支持多框架模型在异构硬件上的一键部署，具有高吞吐、低延时、实时扩缩容等特点，使推理服务更具弹性和容错性。 支持更具性价比的预付费资源组、资源组内配额分配、任务管理、查看资源利用率等功能，提升整体资源利用率，增加资源性价比。 提供了云端机器学习开发环境 WebIDE，其中内置了优化后的主流机器学习框架镜像。结合弹性资源以及与分布式训练时相同的环境，可以极大提升开发和调试的效率。同时提供命令行工具支持端云协同开发环境，可以从本地环境一键发。
