一站式 AIops：MetaSpore
打通大数据框架 AI 与 AI 平台，AI 平台与实际业务落地间的 Gap，与湖仓数据无缝衔接，实现极致数据智能落地的关键技术架构
一站式的设计理念及解决方案
利用标准化的组件和开发接口，提供一站式开发体验，满足企业和开发者获得算法业务开发最佳实践的需求。
模型训练与大数据系统无缝集成
支持直接读取各类数据湖、数仓的结构化及非结构化数据进行训练，并将数据、特征预处理和模型训练无缝衔接，避免繁琐的数据导入、导出和格式转化过程。
支持稀疏特征
适用于训练大规模的稀疏Embedding层，交叉组合、变长特征pooling等场景。
提供高性能在线预测服务
支持神经网络(包括稀疏Embedding)、决策树以及各种传统机器学习模型。支持异构硬件计算加速，降低在线部署的工程门槛。
统一的在离线特征计算
通过统一的特征格式和计算逻辑，统一在离线特征计算，省去多套系统重复开发的成本，保证在离线特征一致性。
在线算法应用框架
涵盖多数据源特征自动抽取、特征计算、预测服务接口、实验动态配置、ABTest 动态切流等在线系统常见的功能点。
拥抱开源
提供多个自研组件实现核心功能，且拥抱已有成熟的开原生态，降低学习门槛。
一站式多模态AI平台
突破流程中的“一头一尾”，一站式解决多种业务问题
业务应用框架
打通算法在业务落地的最后一公里，提供 AB Test、可视化调试、配置参数热加载等功能。
在线推理框架
为大模型提供高性能低延迟推理服务，支持异构硬件混合部署，微服务化。
离线训练框架
打通大数据和 AI 之间的 Gap，实现流式在线学习范式，算法模型效率与准确度优势突出。
解决方案：低代码个性化推荐
使用Bert、Swing、Item CF等多种机器学习算法，基于不同行业、海量数据进行优化，具有极高的精准度、针对性，非AI专业人士也能够低代码快速部署，有效提升点击率、转化率等关键运营指标
少量的操作即可快速、高效导入全部数据，基于工业级推荐系统带给用户不同的主页体验——猜你喜欢、看了又看、购后链路等多种场景使用户能够更快、更轻松地发现产品，打造一流的浏览、消费体验，促进购买决策，实现业务增长。