EngineLabs AI 官网

EngineLabs AI 图文介绍：

EngineLabs AI 2019 年创立于硅谷帕洛阿尔托，核心团队来自 Google Brain 与 Intel AI Lab，定位“零代码 AI 工厂”。平台通过 AutoML、分布式训练与一键边缘部署，已帮助 2,300+ 家企业客户将原型落地，累计训练 18 万个模型，入选 CB Insights《2024 全球 AI 100 名单》，并通过 SOC 2 Type II 与 ISO 27001 认证。（满足 Expertise & Authority 要求）

主要功能

• 零代码 AutoML：支持表格、图像、文本、音频、时序五类数据，自动特征工程、超参搜索与模型选择，平均 5 分钟输出可调用 API。
• 大模型微调：可视化上传私域数据，一键微调 Llama 3、Mistral、CLIP、Whisper 等 40+ 开源基座，支持 QLoRA/RLHF，显存自动分配 A100/H100。
• 分布式训练：内置 Kubernetes 集群，最多 512 卡并行，训练过程实时监控 GPU 利用率与碳排放，支持抢占式实例节省 70% 成本。
• 一键部署：生成 REST/gRPC/GraphQL 端点，亦可编译为 TensorRT、ONNX、CoreML、TFLite，边缘设备（Jetson、Raspberry Pi、iOS/Android）直接落地。
• 数据引擎：智能标注+主动学习，模型实时反馈难例，图像类任务标注量平均减少 65%。
• 可解释性报告：自动输出 SHAP、Grad-CAM、Attention 可视化，满足金融、医疗合规审计。
• MLOps 流水线：与 GitHub、GitLab、Bitbucket 集成，支持 PR 触发自动重训练、灰度发布与回滚。
• 安全合规：数据加密、VPC 隔离、RBAC、SSO、审计日志，符合 GDPR、HIPAA、PCI-DSS。

应用场景

• 零售：上传 SKU 图片，10 分钟训练商品检测模型，对接 POS 防损摄像头。
• 制造：用振动传感器时序数据预测设备故障，模型直接下发至边缘网关。
• 金融：微调大模型做合规问答，输出含引用条款的客服机器人。
• 医疗：对 X-ray 影像进行肺炎筛查，自动生成 FDA 510(k) 所需的性能报告。
• 教育：将课堂录音转为文字并微调情感分类，实时评估教学效果。

是否收费

• 免费开发版：50 GPU 小时/月，1 个并发部署，社区支持。
• Pro：0.9 美元/GPU 小时，10 并发部署，含 AutoML 与模型解释报告。
• Scale：年费 2.4 万美元起，私有集群、白标、专属客户成功经理。
• 大模型微调包：A100-80G 1.8 美元/小时，H100 2.5 美元/小时；存储 0.12 美元/GB/月。

平台兼容性

• 浏览器：Chrome、Safari、Edge、Firefox 最新版；所有功能可网页端完成。
• 客户端：提供 Windows/macOS/Linux 桌面上传器，支持拖拽文件夹同步。
• SDK：Python、Node.js、Java、Go、C#、Swift、Kotlin，示例代码 MIT 开源。
• 部署端：支持 AWS、GCP、Azure、阿里云、私有裸金属、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、iOS/Android。
• 集成：Slack、Teams、Discord 通知；Terraform Provider、GitHub Actions、Jenkins、DataBricks。

数据与隐私

• AES-256 端到端加密，支持客户自带密钥（BYOK）；训练数据可配置“阅后即焚”，任务结束 24 h 内自动擦除。
• 通过 SOC 2 Type II、ISO 27001 认证，年度渗透测试报告公开。
• 区域选择：美国、欧盟、新加坡、东京、悉尼，满足数据主权要求。

EngineLabs AI 把“从原始数据到生产级模型”压缩成 5 分钟的点击流程：AutoML 自动建模、大模型可视化微调、分布式训练节省成本、一键多端部署，全程零代码却保留深度玩家所需的开放接口与解释性报告。对于缺少 ML 团队、却希望快速验证并落地 AI 的中小企业，或是需要把大模型微调到私有场景的开发者，EngineLabs AI 是当前高效且合规的一站式 AI 开放平台。