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隔离环境

出于安全考虑，将平台的计算基础设施与外部网络（包括互联网）隔离。

Anaconda 助手

直接在笔记本中与人工智能助手聊天，以获得有关编码、生成图表、描述数据框、调试错误等方面的帮助。

应用程序部署

Panel 是 Anaconda 开发并维护的一款开源 Python 工具，与 Anaconda 的 Cloud Notebook 服务无缝集成，可实现一键部署和轻松共享。

仪表板

使用 Panel 轻松部署和共享引人入胜的交互式仪表板。

数据管理

一体化数据管理解决方案，通过一套全面的工具和库集成采集、分析和协作。

部署推理 API

使用 Anaconda 的一套工具让 Python 编码变得更加简单。复杂的数据科学模型和机器学习算法可以与软件应用程序、Web 服务和 IT 基础架构集成，从而实现简化的方法。

轻松部署

利用 Panel 应用程序的一键部署功能，快速与利益相关者共享模型，轻松获得见解和实时报告。

错误跟踪和日志

有效地识别、诊断和解决数据科学项目中的错误。实现持续改进实践，以创建强大、可重复且可审计的数据科学管道。

人工智能

利用先进的 ML 算法通过生成式 AI 创造商业价值。

治理

在数据科学和人工智能项目中建立明确的政策和控制。

机器学习

开发、训练、评估和部署机器学习模型。利用可扩展的资源和集成的工具简化流程。

MLOps

弥合数据科学和 IT 团队之间的差距。实施机器学习工作流程并从您的 AI 计划中获取价值。

模型库

安全地利用我们存储库中的预建模型。用于存储、共享和发现预建模型的集中中心

按需基础设施

利用此高性能基础设施高效管理数据科学资源。它可扩展、经济高效、易于访问且设置速度极快。

可重复性

确保数据科学和 AI 项目不仅具有创新性，而且具有可复制性。轻松跟踪和记录变更和版本控制，以确保您的团队能够快速迭代和构建。

示例项目

利用 Workbench 示例项目和现成的模型释放数据科学的卓越性。

安全包管理

实施强大的安全工具和实践来保护您的组织，同时通过使用开源软件让您始终处于技术解决方案的前沿。

团队协作

避免重复工作和优先级错位。利用专业知识、共享知识并维护有序的数据科学工作流程。

版本控制

保留变更历史记录，允许用户跟踪项目的进展情况并在必要时恢复到以前的状态以确保一致性。

可视化

利用以下方法从复杂的数据集中获取见解

全面的可视化库、Jupyter Notebooks 集成、仪表板解决方案以及可扩展性和性能优化。

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