Iterative.ai

DVC AI 是一個革命性的平台，可透過提供可擴充、可自訂、偏誤緩解和可共用的解決方案來轉換 ML 資料管理。使用者可以透過 DVC AI 整合資料結構和資料方格中的元資料，移除資料副本以達成唯一真實來源，利用各種供應商的 AI 模型，最佳化 CPU 和 GPU 計算資源，使用 Git 作為唯一真實來源版本控制資料和 ML 實驗，自動化在任何雲端或本地基礎設施中提供訓練資源，有效追蹤和管理 ML 實驗。

主要特色：

1. 🔄 整合資料與元資料：使用 Python 和 SQL 在多功能資料方格中結合非結構化資料和元資料。

2. 🔒 儲存作為唯一真實來源：移除重複的儲存層以確保合規性、安全性以及跨雲端的統一存取。

3. 💡 使用 AI 整理資料：利用 HuggingFace 的預先訓練模型或使用您自己的模型，輕鬆轉換任何資料集。

4. ⚙️ CPU + GPU 計算：使用動態工作器群組最佳化資源分配，最大化效能的同時最小化成本。

5. 📊 追蹤及管理實驗：使用 Git 作為中央儲存庫，版本控制 ML 實驗的所有面向。

使用案例：

1. 在醫療保健產業中，病歷記錄通常是非結構化的文字文件，與年齡或診斷代碼等結構化元資料欄位混合在一起 - DVC AI 能夠將這些不同來源無縫整合到一致的資料集中以進行分析。

2. 對於處理大量交易記錄的金融機構 - DVC AI 結合非結構化記錄檔和相關元資料的能力，能有效開發詐欺偵測演算法。

3. 在學術研究環境中，多位研究人員在複雜的專案中合作，涉及多樣的資料集 - DVC AI 透過提供程式碼庫變更和資料集修改的版本控制功能，簡化協作。

結論：

DVC AI 透過其強大的功能，例如整合非結構化資料和元資料、移除重複的儲存層、利用 AI 模型進行資料轉換、最佳化計算資源以及支援有效率的實驗追蹤和管理，徹底革新 ML 資料管理。今天就試用 DVC AI，親身體驗效率，同時確保精確度和可重複性。

常見問題：

1. 我可以使用哪些程式語言來搭配 DVC AI？

- 使用 DVC AI，您可以使用 Python 和 SQL 有效地操作資料方格。

2. 我可以整合自己的預先訓練模型到平台嗎？

- 當然可以！您可以靈活地使用自己的模型，在 DVC AI 中無縫轉換任何資料集。

3. DVC AI 是否支援雲端和本地基礎設施？

- 是的！使用 DVC AI 的功能，您可以只需按一下就能自動化在任何雲端或本地基礎設施中提供訓練資源。