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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernet
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架构 全方位数据安全保障：完整数据权限治理框架和流程，基于角色的访问控制 数据+AI融合能力：通过数据治理和AI平台构建智能数据应用 搭配使用 云数据迁移 CDM MapReduce服务 MRS AI开发平台 ModelArts 新零售 方案概述 基于数据集成能力完成源系统准实时数据入湖，依托DataArts
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相应的配置及源数据，自动完成信息抽取过程。对于非结构化数据，提供实体关系标注、模型训练发布功能，可通过算法模型自动抽取相应的三元组信息。 AI算法半监督学习： →命名实体识别 →关系抽取模型 →半监督、迁移学习技术 →模式学习 知识映射 统一的知识表示 经过信息抽取后的数据，需要
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