合作背景
开发AI模型可能充满挑战、耗时且昂贵。为了应对这些难题，DagsHub与SwarmOne建立合作，旨在让构建和管理机器学习工作流程变得更简单、更快速且更具成本效益。
DagsHub平台介绍
DagsHub致力于构建一个简化机器学习工作流程的平台。每个项目都包含数据、实验和模型。DagsHub管理所有这些元素，并专注于帮助用户构建和提升非结构化数据集的质量，从而获得高性能的模型。
核心功能：
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数据集管理： 提供数据整理、标注和版本控制的工具，以维护高质量的数据集。
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开源集成： 基于Git、DVC、MLflow和Label Studio构建，确保与现有工作流程的兼容性。
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实验跟踪： 跟踪实验结果、超参数和指标，确保模型的可复现性和透明度。
平台价值：
- 降低管理非结构化数据（如图像、音频、文档）的复杂性。
- 通过版本控制的工作流程增强团队协作。
- 加速构建和部署AI模型的迭代周期。
SwarmOne平台介绍
SwarmOne是一个AI训练平台，它消除了手动基础设施设置或GPU租用的需求。该平台抽象化了MLOps的复杂性，让数据科学家能够专注于训练出更好的模型。
核心功能：
- 免实例训练： 无需租用或配置硬件，SwarmOne会自动优化计算资源。
- 海量算力： 能够处理大型模型和数据集，保证稳定性且无内存溢出错误。
- 框架灵活性： 支持HuggingFace、PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架。
- 成本效益： 可将AI训练成本和时间降低高达70%，仅按实际训练量收费。
- 安全设计： 获得SOC-2 Type II认证，仅传输加密的张量，确保数据隐私。
平台价值：
- 使团队从基础设施管理中解放出来。
- 确保即使是复杂模型也能获得可靠高效的训练。
- 提供灵活扩展AI工作负载的能力，避免技术瓶颈。
合作带来的协同效应
DagsHub负责管理工作流程，SwarmOne负责管理计算资源。两者结合，为用户提供了一个覆盖机器学习工作全流程的端到端平台，用户只需专注于工作本身，无需担心基础设施和MLOps问题。
DagsHub与SwarmOne的协作流程如下：用户在DagsHub上构建数据集，将其导入SwarmOne进行训练，然后将实验结果推送回DagsHub，并管理用于生产的输出模型版本。这种方式可将成本降低高达70%，帮助用户更快地获得生产级模型，并有更多时间专注于机器学习生命周期中的重要部分。
对AI团队的意义
机器学习团队经常面临工作流程碎片化和基础设施成本高昂的挑战。此次合作旨在解决这些痛点：
- 统一工作流程： 使用更少的工具和更低的复杂性来管理数据、训练模型和部署。
- 可扩展性： 轻松处理任何规模的数据集或模型复杂度。
- 上市时间： 更快地构建更好的模型，为企业赢得竞争优势。FINISHED
