Tempo 人工智能平台的技术优势

Tempo 人工智能平台具有诸多技术优势。
首先，它是一款通用的机器学习模型开发应用平台，面向企业提供数据接入与处理、模型构建与部署、AI 工程化应用全生命周期流程。具有一体化的分析模型构建能力，低门槛、零代码、自助式，为 “全民数据科学家” 提供自动化、智能化的分析模型构建能力，是企业 AI 时代数字化运营的高效率工具。
在建模分析方面，Tempo AI 内置丰富节点，可结合实际业务拖拽节点快速形成流程，满足多种场景的需求。并且以界面配置的方式进行参数设置，让业务用户快速上手，实现业务模型的构建，解决建模流程长、工具碎片化、技术门槛高等问题。还能通过极简的建模流程，实现从数据接入、数据处理、模型构建、模型评估、模型洞察到部署应用的一体化流程。
在企业 AI 资产积累和复用方面，随着业务发展，企业的数据资产不断积累，Tempo AI 可以将企业的 AI 资产进行统一的管理和复用，解决企业代码分散、算法框架异构，难以维护、难以复用的问题。

在功能特性上，Tempo AI 拥有多种强大功能。如新增 “成果列表 - 调度任务” 功能，支持成果管理员统一查看并管理平台全部调度任务；新增 PySpark 编程节点，实现 python 分布式计算；新增自动数据处理节点，提高用户数据处理效率；新增数据去重节点，提升数据质量等。还不断进行算法优化，提升算法准确性；支持 Python 在线编辑，方便用户进行模型的在线开发与调试；新增 kafka 触发器，增强第三方模型的实时调用场景；强化模型轻量化的数据处理能力，提升模型的实时性能；精炼算法底层逻辑设计，提升模型的运行效率等。
此外，Tempo AI 提供多种建模方式，包括一键建模式、主题场景式、可视化拖拽式、交互编码式，能够满足企业中不同层次、不同需求的人员分析诉求。多种建模方式让从普通的业务人员到专业的数据科学家都可以利用平台完成自己的分析建模工作，助力企业打造 “全民数据科学家” 的数据运营文化建设。同时，Tempo AI 提供了从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的工程化应用的全流程 “端对端” 解决方案。

Tempo AI 平台的建模分析能力

Tempo AI 是一款通用的机器学习模型开发应用平台，为 “全民数据科学家” 提供自动化、智能化的分析模型构建能力。其在建模分析方面表现出强大的实力。机器学习算法不断优化，提升了算法的准确性，为用户提供更精准的模型结果。Python 在线编辑功能方便用户进行模型的在线开发与调试，使得建模过程更加灵活高效。数据实时交互探索分析功能实现了全流程数据深度洞察，用户可以更好地理解数据，从而构建更符合业务需求的模型。例如在制造领域，为某研究院建立设备全生命周期管理平台，解决设备精度差、生产效率低、维修成本高等问题，实现设备行为解析及故障溯源预判，故障预测可达秒级响应，降低运维成本与风险。在石油领域，为某化工企业定制行业专属人工智能建模平台，集成 50 + 行业算子，进行要素库算法的自定义管理，形成面向业务的建模分析平台，使得智能应用规范化、模型应用敏捷化。

Tempo AI 的企业 AI 资产积累复用

Tempo AI 可以将企业的 AI 资产进行统一的管理和复用。通过自定义算法管理功能，企业能轻松实现将数据分析团队内各个成员产出的算法成果集中到平台之中，让算法成果从抽象的代码转变为方便灵活取用的平台节点，方便进行统一管理和维护，沉淀形成知识内容资产。相关算法开发人员离开团队后，也不会影响算法模型的正常使用，业务人员可直接以拖拽配置的方式使用，快速实现资源复用，提升整体的分析效率。目前自定义算法管理功能支持用户通过多种编程语言基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，充分满足企业级用户的个性化需求。在复用算法成果时，扩展编程和 Notebook 两个功能组件满足数据分析人员根据具体业务的数据处理逻辑对算法模型进行编码调整的需求，让分析过程更灵活。

Tempo AI 的功能特性

Tempo AI 具有众多功能特性。在性能方面，实时数据变更捕获能力增强，可实现实时数据同步、实时备份、容灾、cache 刷新等场景；数据迁移功能增强，满足更多迁移场景；数据接入能力增强，适配更多业务场景。全面的调度编排体系、全面的数据追溯链路、新增应用服务接口功能、新增自助式指标开发、数仓模型功能等使得功能更加全面。任务执行失败邮件告警、支持 Flink 应用程序接入、支持单机轻量化部署执行等让操作更加智能。在效率方面，模型轻量化改造，加快智能边缘部署，提升模型实时性能；新增 Python 分布式编程，自动学习和循环行支持并行机制，提升脚本和算法运行效率。成果管理更高效，第三方模型统管理、部署、运维、快速部署模型应用；完善资产管理能力，促进企业 AI 知识沉淀和共享。进行 spark 升级、统一空值容错机制，改善用户建模体验。

Tempo AI 的建模方式

Tempo AI 一个平台提供四种不同的建模方式，能够满足企业中不同层次、不同需求的人员分析诉求。一键建模式只需一键接入数据，平台就会自动数据准备、自动选择最优算法和参数，直接生成最优模型和建模结果，完全零门槛。主题场景式平台内置丰富的 AI 分析场景，用户可以直接根据场景选择自己需要的机器学习流程，准确而高效。可视化拖拽式通过拖拉拽的方式将封装好的算法组件进行组合并对机器学习流程进行可视化构建，灵活快速。交互编码式支持 Jupyter 建模，以及 R、Java、Python、Scala、Matlab、PySpark、Tensorflow 等多语言混合编程，实现个性化数据处理及业务特有算法，自由可扩展。多种建模方式助力企业打造 “全民数据科学家” 的数据运营文化建设。
Tempo 人工智能平台具有强大的技术优势。在建模分析能力上，通过不断优化算法和提供便捷的开发调试功能，实现全流程数据深度洞察，为不同行业提供精准的解决方案。在企业 AI 资产积累复用方面，能够统一管理和复用算法成果，满足个性化需求，提高分析效率。功能特性丰富，在性能、功能全面性和操作智能性等方面表现出色。建模方式多样，满足不同人员的分析诉求，推动企业数据运营文化建设。总之，Tempo 人工智能平台以其强大的技术优势，为企业在 AI 时代的数字化运营提供了高效率工具。