AI 开发核心服务
机器学习模型
用于预测、分类和自动化的定制 ML 模型。
LLM 集成
将 GPT、Claude 和开源 LLM 集成到您的产品中。
计算机视觉
图像识别、目标检测和视觉 AI。
NLP 与 NLU
文本分析、情感分析、聊天机器人和语言模型。
AI API
为您的应用提供可扩展的 AI 端点。
MLOps
模型训练流水线、版本控制和部署。
与真正负责产品交付的团队直接沟通。
我们 AI 开发的关键步骤。
01
问题与数据框架
定义决策或预测、标注策略、数据可用性、隐私和成功指标。
02
基线与实验
简单基线、特征工程或提示策略，以及离线评估。
03
模型开发
训练或微调模型、超参数调优，并在保留集上验证。
04
服务与集成
API、批处理 vs 实时、延迟预算以及与您的产品技术栈的集成。
05
MLOps 与监控
版本控制、流水线、漂移检测和生产行为告警。
06
发布与迭代
逐步发布、必要时的人工审核以及基于反馈的持续改进。
准备好构建 AI 驱动的解决方案了吗？
联系我们为何选择我们
📊
问题与数据的严谨性
在模型工作消耗预算之前，定义标注策略、数据泄露、隐私和指标。
📐
强基线模型
先建立简单模型和启发式方法——让您知道机器学习是否值得投入复杂性。
⚡
生产环境服务
与您的产品服务水平协议匹配的延迟、批处理与在线处理以及集成模式。
⚙
MLOps 纪律
版本控制、流水线、漂移检查和回滚路径——而非仅限于笔记本的科学实验。
✓
可信的评估
与业务结果挂钩的离线与在线指标，而非虚荣准确率。
🛡
负责任的发布
影子模式、人工审核和在错误代价高昂时逐步暴露。
携手打造卓越产品。
有好的想法？我们期待与您交流，共同创造下一个里程碑。
David Wong
产品经理｜资深技术交付经理
后续流程说明
- 请提供项目的基本信息，包括预期目标、技术挑战及大致时间安排。
- 我们将在收到表单后的 24 小时内予以回复。
FAQ.
关于 AI 开发的常见问题。
取决于问题和基线复杂度，我们可以先从 PoC 开始。