专为生产环境构建的领域特定人工智能
AI Studio 提供了一个完整的机器学习 (ML) 开发和部署环境，并与以下组件集成： Mendix 用于受控的企业级执行。
大多数人工智能模型从未走出实验室。
孤立构建的模型无法解释、审计或辩护，法律问题阻碍部署，合规性问题导致审批延迟，人工智能只能停留在实验室。AI Studio 弥合了这一差距：它提供了一个统一的环境，用于开发、管理和部署特定领域的模型，并提供从首次训练运行到实际生产环境的端到端可追溯性。与……集成 Mendix它将模型输出直接连接到受管工作流程和企业环境，从而使人工智能发挥作用。
专为生产而生。从一开始就进行管控。
设计上就做到了可追溯和可审计。
黑箱模型无法向审计人员、同行或监管机构解释。这是大多数人工智能项目始终无法跨越的最后一道关卡。
- 将每个预测追溯到产生该预测的数据和特征。
- 部署法律部门可以批准、合规部门可以审核的模型，无需事后编写自定义文档。
在不牺牲控制力的前提下，更快地开发。
缺乏结构的速度会造就一些在实验室中有效，但在实际部署中却失败的模型。
- 利用 AutoML、自动特征工程、自动预测和自动聚类进行构建。可根据团队需求选择无代码或代码友好型方案。
- 无需离开开发环境，即可通过生成式 AI 扩展访问超过 400,000 万个模型。
- 通过一键式 REST API 部署到生产环境，从第一天起即可启用监控和漂移检测功能。
每个团队、地区和代理人使用同一个基础架构
当人工智能输出与作用于它的流程脱节时，单个模型的性能无法汇总成业务层面的影响。
- 无需为每个环境重新架构，即可在云端、本地和混合基础架构上运行模型和代理
- 将AI输出直接连接到 Mendix 管理跨运营、财务、风险和供应链的工作流程
- 在既定的角色和升级路径内协调人员和代理的工作
常見問題解答
如何将人工智能模型从试点阶段推进到生产阶段？
从试点到生产阶段的差距几乎从来都不是数据或模型质量问题，而是治理和可解释性问题。无法审计、追溯或无法通过法律和合规性审查的模型永远无法通过最终审核。AI Studio 将可解释性和端到端可追溯性构建到开发生命周期中，确保模型在部署决策之前就已经满足审计要求。
使用 AI Studio 是否需要专门的数据科学团队？
不。AI Studio 同时支持无代码和代码友好型开发。AutoML、自动特征工程和可视化工作流工具让领域专家能够与数据科学家直接协作，在不削弱集中式团队技术深度的前提下，减少这些团队的瓶颈。
AI Studio 如何处理模型投入生产环境后的治理问题？
治理并非部署后的环节，而是融入到整个生命周期中。每个模型都包含其训练数据、特征逻辑和决策输出的可追溯记录。漂移检测持续运行，并且每个操作都可审计。 Mendix 平台。
AI Studio 能否部署在我们现有的云端和本地基础设施上？
是的。AI Studio 支持云端、本地和混合部署，无需对现有环境进行重新架构。一键式 REST API 部署和开放的集成 API 意味着模型可以在现有基础设施上直接投入生产使用。