多框架模型统一管理
支持Tensorflow、Pytorch、Caffe、MXnet等主流框架模型，支持ONNX格式模型
支持自定义镜像，通过页面配置快速部署，以及云原生方式进行自定义编排
支持模型导入、查询、删除等操作
支持个人模型、组模型的权限管控
应用服务全周期管理
支持Tensor Serving、Torch Serving、Triton 推理引擎
支持离线测试，方便开发人员在模型发布前验证模型准确性
支持A/B测试与滚动发布进行模型迭代升级
支持服务弹性伸缩，根据流量自动调整服务实例数量
提供周期部署与定时部署的服务调度策略，解决不同时段的业务算力需求
支持流量调节、批量处理、业务下线等操作
支持边缘场景下的推理服务部署，状态查看及管理操作
应用请求快速响应
优化网络模型，减少网络代理延迟
深度调优网络参数，减少网络延迟
服务延迟1ms，业内领先水平
资源性能监控
简洁直观的集群监控界面，核心参数一目了然
强大的扩展能力，支持用户自定义页面
丰富的日志检索能力，支持检索模版
日志分析能力出众，支持分析结果可视化
产品优势
轻松部署推理服务，提速AI生产交付
提供自动快捷的模型部署方式及服务调用方式，一键实现滚动发布、A/B测试、服务回滚等高级服务部署功能，模型部署上线从2-3天缩短到几分钟；
灵活开放，ISV应用统一适配
支持TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架，同时兼容用户自定义框架，无缝对接企业自研或外购AI模型，满足企业多样化的应用场景；
计算资源统一管理，敏捷高效调配
支持英伟达、寒武纪、昆仑芯、高通等6家国际国内厂商的12款AI和GPU芯片的多元算力支持，针对不同AI应用的计算特点按需动态调配计算资源，支持GPU单卡算力细粒度切分，集群资源利用率从40% 提高到 80%；
低延迟高吞吐，秒级响应线上业务
高并发高吞吐，服务响应平均延迟低于1ms；服务资源弹性扩缩，应对突发场景可在几分钟内自动完成服务扩容，提升整体性能；
智能容错，保障业务平稳运行
支持平台服务的健康监控及容错，自动感知服务资源异常情况，并为线上服务选取可用计算资源进行主动迁移。