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ai火了，但数据分析模型管理难、部署难的问题，应该怎么解决？

近年来，随着数字化基础设施建设不断完善，企业产业智能升级的需求不断增长，人工智能产业发展进入“快车道”。随着人工智能和机器学习在各个行业的应用逐渐深入，ai模型数量将呈现几何级数增长，而这也带来了一些问题：
    ▶管理难：不同模型之间的框架、部署方式不尽相同，导致异构模型很难统一管理和维护；
    ▶部署难：模型部署缺少统一的流程规范，模型部署周期过长，运维成本高。
为解决ai模型难以统一管理、无法快速部署及模型落地难等问题，美林数据ai团队倾力研发了一套基于fass框架实现的平台。

三方模型管理平台

三方模型是基于开源项目openfaas，为数据科学家构建的一套模型的在线开发、统一管理、部署和运维的管理平台，可以让ai模型的工程化部署应用更加简单、便捷和高效。平台采用serverless的服务模式构建，具备高扩展、高可用和高性能等特点，用户无需再关注底层服务构建和资源分配等细节问题，可以更聚焦于业务模型代码的开发。

▶ 异构ai模型统一管理，运维更省心

对于不同ai模型的框架（tensorflow、pmml、keras、pytorch等）构建一个docker基础镜像，在三方模型平台上进行统一的上传和管理；在模型开发时，平台提供了统一的模板，进行在线开发和在线调试，同时支持模型的版本管理，确保每个模型具有可追溯性。
▶ 一键发布ai模型，部署更快捷
    模型上线部署可通过界面式参数进行配置，配置好模型的相关参数后，即可一键发布模型，还能生成标准api，供后续服务调用，降低部署难度和复杂度。另外，平台还支持多种函数触发器创建同步服务、异步服务、kafka服务和调度任务等，满足工程化的部署应用需求。 

      ▶ai模型横向扩张，运行更智能
三方模型所管理的ai模型是运行在k8s集群上，k8s集群可以横向扩展、根据并发请求数、cpu、内存等指标实现自动扩缩容，当服务空闲时，实例副本能自动缩减到零，确保资源的合理利用。
      ▶ai模型在线写代码，开发更高效
平台内嵌编辑器，可提供统一的开发环境，无需用户在本地搭建环境，实现模型的在线开发与封装，降低维护成本，提升模型的开发效率。
      ▶一站式建模，流程更完整
三方平台在实践操作中，涵盖了从模型接入、模型管理、模型运维到模型应用的全流程。 

通过平台，能实现ai的快速部署，让整体效率提升4.5倍，即使同时在线上百个模型预测服务，单条数据也可实现毫秒级响应。
总结
       三方模型能让数据科学家无需关注底层运行环境，只专注于业务模型代码的开发，在线编码、快速进行模型部署，并成功解决了异构模型统一管理和运维的问题，三方模型采用函数即服务（fass）架构实现，具备资源易扩展、高可用和高性能等特点，帮助企业快速进行ai模型部署和应用。

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