端到端工程化
数据采集、清洗、特征工程、模型训练与评估、部署、监控与回归；SLA 与灰度发布内建。
从数据治理、特征工程到建模上线与监控，全面覆盖推荐、预测、风控、视觉与语音等场景。 内置模型库与 MLOps 流水线，帮助你在 2–6 周 内完成从 PoC 到稳定上线的工程化交付。
数据采集、清洗、特征工程、模型训练与评估、部署、监控与回归；SLA 与灰度发布内建。
推荐、排序、时间序列、异常检测、NLP、CV 等常用算法模板，快速二次开发与迁移学习。
数据/特征/模型/评估结果可追溯；实验跟踪、版本管理、自动回滚与在线监控一体化。
DB/日志/埋点/文件/对象存储；批处理 + 流处理，支持 CDC。
特征库、窗口聚合、交叉/离散化、Embedding、数据漂移监控。
AutoML/自定义训练，超参搜索、早停、分布式并行与断点续训。
AUC/Logloss/F1/MAE/MAPE，分桶与分群评估，稳定性对比。
批量预测、在线推理、特征实时计算、低延迟缓存与降级策略。
SHAP/特征重要性、反事实解释、在线反馈与质检看板。
LR/GBDT/XGBoost/LightGBM/CatBoost，快速稳健、可解释性强。
MLP/CNN/RNN/Transformer 系列，适配结构化、文本、图像与时序。
Wide&Deep/DeepFM/DIEN/Two-Tower，召回+排序多阶段结构。
ARIMA/Prophet/LSTM/TFT/Informer，多频率与外生变量支持。
IForest/OC-SVM/AE/VAE/GDN，单点与序列异常均可覆盖。
BERT/ERNIE/CLIP/CRNN/Conformer 等及其蒸馏/量化版本。
数据版本/特征版本/模型版本全链路跟踪；指标对比、回归告警与自动化报告。
批/流/在线多形态部署，蓝绿/灰度发布；延迟、QPS、错误率、漂移与业务 KPI 监控。
正负样本回流、半监督/主动学习；周期/阈值触发重训与自动回滚。
权限与审计、可解释性报告、偏差评估、模型卡与版本留痕。
目标与指标、数据盘点、风险与约束。
选 10–30 个核心用例，评估上线价值。
接入数据链路与业务系统；灰度/对比验证。
质量看板、自动重训、策略调优与SLA。
适合单一场景试点
多场景协同
深度定制与本地化
可以。我们会从数据增强、迁移学习、规则融合、半监督入手，并在 PoC 阶段评估收益-成本比。
设定业务 KPI（转化、留存、GMV、风控指标等），通过 A/B 与灰度对比，输出可复现实验报告。
支持离线/内网环境，提供离线包与私有 Registry；可选对象存储与 GPU 资源池搭建。