Cloud 人工智能服务

技术合作伙伴的认证

我们通过灵活、安全的cloud 助力您的业务发展,从迁移到优化全程为您提供指导。

class="lazyload
class="lazyload

借助Cloud ,助力您的业务腾飞。

在数字化转型迅猛发展的时代cloud 是保持竞争力的关键。Cloud 提供了企业所需的可扩展且安全的基础设施,助您快速适应不断变化的市场需求。

无论您是正在向cloud迁移、优化现有环境,还是构建混合解决方案,我们全面的咨询服务都能助您获得蓬勃发展所需的灵活性和敏捷性。

Cloud 带来了更强的可扩展性、更高的成本效益以及更顺畅的协作体验。

为什么要迁移到Cloud?

为何要迁移到Cloud?从节省成本到增强可扩展性

  • 可扩展性和灵活性:快速扩展您的 IT 资源以满足业务需求,确保您能够迅速应对市场变化。
  • 成本效益:通过转向运营支出模式,仅为实际使用的资源付费,从而降低资本支出。
  • 增强的安全性:借助cloud 提供的最新安全技术和最佳实践。
  • 业务连续性:确保高可用性和灾难恢复能力,最大限度地减少停机时间并保护关键数据。
我们是您在Cloud 道路上的值得信赖的合作伙伴

我们是您Cloud 值得信赖的合作伙伴

  • 已通过所有Cloud 认证:我们不依赖特定技术,可与所有cloud (包括 AWS、Microsoft Azure、GoogleCloud、IBM、OVH 等)以及所有开源平台进行合作。
  • Cloud 评估:我们将评估您当前的IT环境,以确定最适合您的cloud 路径。
  • Cloud :我们将您的数据、应用程序和业务流程无缝迁移至cloud 停机时间。
  • 混合云与Cloud :我们设计并实施灵活的解决方案,将公有cloud 和私有cloud 相结合,以实现最佳性能。
  • Cloud :我们持续提升您cloud 性能、安全性和成本效益。

我们不拘泥于特定技术,能够支持所有cloud、混合云及本地部署的客户基础设施。

云合作伙伴

Cloud
AWS
Azure
GoogleCloud
IBM
开源
OVHCloud
雪花

数据与人工智能平台合作伙伴

数据砖
Data Iku
Mistral AI
OpenAI
Palantir
雪花

媒体合作伙伴

亚马逊广告
活动经理
Google 营销平台
谷歌合作伙伴
Meta 商业合作伙伴
微软广告

我们的Cloud 人工智能合作伙伴。

Artefact是技术中立者,我们与业界顶级知名的公司合作。

AWS
Azure
GoogleCloud
IBM
开源
雪花
Databricks
Dataiku
DBT Labs
Moengage
母鸭

Artefact Google 两大平台的认证合作伙伴:
Google 营销平台 (GMP) 及 GoogleCloud (GCP)。

认证合作伙伴

隆重推出 SKAFF——我们的开源 AI 加速器平台。

SKAFF 由一系列独立且可复用的 AI 使能组件构成。您可以将这些加速器想象成乐高积木,每一块都承担着特定任务,例如预构建的连接器、库和模型。

我们将这些 "砖块 "打包,以便在必要时重复使用--因此,我们的客户可以对它们进行配置和有效组装。我们的解决方案可以无缝地集成到现有的传统系统中,以实现快速的可扩展性,同时也可以提升数据能力。

SKAFF

我们技术专家撰写的Medium博客文章

逐个令牌检测大型语言模型中的幻觉

大型语言模型的能力令人惊叹。它们能进行摘要、翻译、推理和编程(比我还厉害)。但与我不同的是,它们还因编造……而臭名昭著。

代理式人工智能的未来将依赖于知识图谱吗?

随着企业争相将人工智能投入实际应用,大多数企业发现,其数据基础设施原本并非为自主推理而设计。如今,多达80%的人工智能实施项目……

丰富DIY体验:ADEO如何利用人工智能将内容与知识相连接

商品组合优化是零售业中的一个关键环节,它涉及精心策划最理想的产品组合,以满足消费者需求,同时还要考虑诸多物流因素……

MotherDuck 详解:这款生成式人工智能 分析解决方案如何融入您的数据架构

MotherDuck 将 DuckDB 的分析性能cloud 协作功能,其性能比 BigQuery 快 4 倍,且通过……相比传统数据仓库能节省成本……

使用 Python 中的离散选择模型进行产品组合优化

商品组合优化是零售业中的一个关键环节,它涉及精心策划最理想的产品组合,以满足消费者需求,同时还要考虑诸多物流因素……

“偏好对齐”是否总是提升基于大型语言模型的翻译质量的最佳选择?一项实证分析

由于与人类评判相比,神经网络指标与机器翻译(MT)评估结果的相关性更高,因此这类指标的重要性日益凸显

Choice-Learn:基于机器学习视角的大规模选择建模及其在运营场景中的应用

离散选择模型旨在预测个人从一系列备选方案(称为“组合”)中做出的选择决策。其著名的应用案例包括预测……

生成式人工智能时代:正在发生的变化

针对ChatGPT及其他生成式人工智能的反应既丰富又多样,无论持怀疑态度还是热情洋溢,都彰显了它们所带来的变革及其影响……

Artefact 是如何为软件工程师Artefact 一个既公平又简单的职业发展体系的

在当今充满活力且日新月异的科技行业中,职业发展之路往往如同在机遇的密林中蜿蜒前行。随着快速……

为什么需要大型语言模型操作 (LLMOps)

本文介绍了 LLMOps,这是一个融合了 DevOps 和 MLOps 的专门分支,旨在应对大型语言模型(LLMs)带来的挑战……

释放 LangChain 表达式语言(LCEL)的强大功能:从概念验证到生产环境

在不到一年的时间里,LangChain 已成为与大型语言模型(LLM)交互最常用的 Python 库之一,但 LangChain 主要是一个库……

我们如何使用Treasure Data Unification和SQL处理配置文件命名的统一问题

在本文中,我们将阐述身份信息核对面临的挑战,并展示我们在客户数据平台(CDP)中创建统一用户ID的方法,具体而言……