输入关键词搜索 AI 工具、分类,或直接跳转页面
Perpetual ML是面向现代数据仓库开发的机器学习开发套件,核心定位是帮助数据团队在现有数据基础设施上完成机器学习模型开发与部署,降低跨平台迁移带来的性能损耗。核心功能包含原生对接主流云数据仓库、加速模型训练推理、简化特征工程流程、支持在线部署与监控。目标用户为企业数据科学家、机器学习工程师、数据团队技术负责人,适合在现有数据仓库架构基础上搭建企业级机器学习应用,减少数据迁移成本,提升模型开发效率。
访问官网注册账号,根据自身企业数据仓库类型选择对应对接方案,完成访问权限配置,验证数据连接连通性。
进入项目创建界面,填写项目名称与使用场景,选择需要对接的数据表,设置训练数据与测试数据的划分比例。
使用内置特征工程工具处理数据,定义特征规则后提交任务,等待平台完成特征计算,确认特征输出符合预期。
选择合适的机器学习算法框架,配置模型超参数,提交训练任务,查看训练过程中的准确率与损失变化曲线。
训练完成后评估模型效果,效果符合要求即可发起部署,配置监控规则后获取调用地址,接入业务系统使用。
看完教程,直接上手试试
访问 Perpetual ML 官网