臺灣世界羽球球后戴資穎所參與的奧運比賽,已大量使用 AI 進行比賽判讀。圖片來源:REUTERS1

人工智慧在這次東京奧運中有了許多突破性的運用,中華隊與各國團隊都積極運用 AI 與 AIoT來協助運動選手加強訓練、監測比賽甚至進行策略制定。2017 年之後,AI 開始從西洋棋、圍棋等以策略對決為主的比賽,走向運動賽事,進入運動科學的範疇。

無論是用影像判讀協助裁判判決比賽、預測天氣以決定比賽策略、分析對手的身體姿勢和意圖,甚至是在幕後協助導播組,進行更高畫質的轉播,人工智慧幾乎無所不能,有了更多的跨領域運用。

智慧球場 用人工智慧判讀比賽 給予策略建議


為使讓工業進化升級,更多文化層面亦須AI來補足,AI是補足人類生活做不到的部分,專門提供AI開發部署平台、混合雲管理與邊緣運算平台的數位無限軟體股份有限公司,協助企業面臨數位轉型所帶來的挑戰和需求,穩站AI開發與佈署平台為台灣市佔率第一,亦是混合雲管理平台領導者。

數位無限強化軟體研發圑隊,融入客戶需求不斷投入研發創新,力求解決客戶痛點,已深獲業界肯定,包括國家級研發中心、公部門、頂尖大學教育機構、高科技業、製造業、金融業、公共事業等都採用數位無限產品。因應各國AI相關發展與5G數據運算的需求,數位無限除了與臺灣合作夥伴提供最佳化解決方案,正加速複製成功模式至其他國家。

數位無限總經理陳文裕與精準創投整合彼此資源,最重要的是擴展國際市場,藉著精準創投已加深於竹科地區及越南電信之合作,正快速拓展多元合作。

數位無限AI-Stack機器學習開發及部署平台與CloudFusion跨雲管理平台方案,提供企業建構自管自控環境、可共享也可橫向擴充公、私有雲,讓GPU共享有效提升運用,整體資源採高效分配,且成本分析機制更深具競爭力。目前因應東南亞、大陸、日本及印度市場需求,已和當地通路夥伴結盟一同推展市場佈局,在當地能隨時提供技術支援與教育訓練服務,讓客戶對數位無限的產品更加熟悉與認同,同時一同攜手軟、硬體生態合作夥伴布局這些市場。


數位無限(Infinities)三月完成A輪募資,在各項股權作業辦理完成後,正式對外宣佈這個好消息。本輪募資由臺灣頂級IT代理商零壹科技集團(股票代號:3029)領投、精準創業投資顧問公司跟投以及數位無限團隊加碼投資。

2017年數位無限曾獲得140萬美元Pre-A輪募資,由和通創投領投及天使投資人跟投,成立開曼公司,重新定位全新的數位無限,深耕亞洲市場。數位無限於2018年推出新產品AI-Stack機器學習開發與營運平台,為一家基於容器技術和人工智慧的軟體產品公司,並引領新一代智慧多雲與混合雲管理平臺。

數位無限早期專注於多雲/混合雲平台的研發,領先市場推出CloudFusion多雲/混合雲管理平台,是亞洲混合異質雲端管理平台的先驅者,帶給企業客戶易於管理與迅速調度各種雲端資源的營運效率及服務能力。2017年與國網中心攜手打造了台灣第一個GPU Cloud-TWGC後,推出新產品AI-Stack機器學習開發與營運平台,近年來致力於透過AI-Stack協助客戶降低投入AI深度學習運算及開發部署的門檻,使客戶能掌握科技前沿發展,加速客戶AI落地與普及,締造持續創新的競爭優勢。

數位無限軟體股份有限公司總經理陳文裕,帶領公司擴大佈局亞洲市場並已獲佳績。

2019年底零壹科技與數位無限簽訂代理合約,是該公司少數代理的臺灣軟體品牌,就是看重數位無限的技術優勢與產品發展前景。做為NVIDIA台灣代理商的零壹科技,投資數位無限後,更是非常重視AI-Stack與NVIDIA軟硬體技術的加值合作,包括NVIDIA GPU的資源管理能力及擴充性、NVIDIA軟體技術的融合能力。透過視覺化的管理流程增加對IT管理人員和AI開發人員的工作效率,節省很多不必要的時間成本,讓AI開發工作更方便,也讓GPU資源能被共享與高度利用,使用更有彈性與效率。透過AI-Stack能一次滿足需要跨部門複雜的AI工作程序,同時發揮NVIDIA GPU算力與軟體技術的最大效益。

本輪領投零壹科技表示:「數位無限成為零壹科技的代理品牌後,對於旗下代理的多個品牌都有整合的綜效。在人工智慧、雲端、大數據、5G的發展下,數位無限的產品及技術能力,有助於各個產業快速導入AI PaaS,進一步支持客戶有效率地開發出各種AI使用場景及應用。此次策略投資,著眼於零壹科技未來可提供多元的解決方案,掌握趨勢及潮流,為客戶提升價值。非常看好與期待數位無限的未來發展。」

數位無限投入自主產品研發曾獲得無數國內外獎項,在臺灣更被入選於許多知名新創加速器,包括雲豹育成加速器、Orange Fab加速器、IAPS交大產業加速器、精誠集團AI+ Generator加速器,技術能量更被國外科技大廠看見,榮獲NVIDIA Inception Program以及Intel Data Center Builder的殊榮。數位無限創辦人陳文裕亦是OPEN INFRASTRUCTURE TAIWAN A-TEAM(簡稱OITA聯盟)創辦人、AAMA台北搖籃計劃第四期搖藍創業家,積極參與OPENSTACK DAY TAIWAN COMMITTEE,同時也是多所大學包含中山大學、交通大學、元智大學、朝陽科技大學業師,不定期擔任雲端運算研討會講者。

數位無限看好AI市場的發展,積極佈局產品發展,2019年開始AI-Stack在市場上斬露頭角,2020年AI-Stack產品開始在台灣市場大放異彩,光是2020年就增加了20家成功客戶,包含多所大專院校、政府公部門、公用事業、多家半導體設計公司等。今年,數位無限持續拓展製造、金融與醫療業用戶。目前,數位無限已是臺灣同類AI PaaS產品市佔第一的公司。2021年更順利取得海外市場的代理與通路青睞,佈局亞洲幾個相當重要的市場,取得令人振奮的成績。


機器學習與 AI 的各種應用對所有開發者來說,不外乎是當今最為熱門的技術。不管是在工業機器人、智慧製造領域、設計、軟體開發;甚至是醫療、行銷、企業管理也都有無數的專案需要透過機器學習來優化服務。但層層疊疊的 MLOps 平台看起來好複雜,要管理資源,甚至還要計算資源費用,到底第一步應該要怎麼做會比較輕鬆呢?

好的開發環境,帶你上天堂

開發任何專案前,設定好你的開發環境,是最重要的第一件事情,對於複雜的機器學習專案更是如此。目前許多雲端服務的大廠雖然也有自家的網頁介面,但為了要應付各種需求,通常會將所有的功能通通排出來,這對於剛開始想要上手 AI 專案的開發者來說,並不友善,常常花了很長的時間也找不到你真正想要的功能,專案都還沒開始,就已經想要打退堂鼓了。

各雲端服務廠商的原始操作介面,非常複雜繁複,不容易找到你真正需要的功能。

對於剛開始嘗試使用AI的使用者來說,能夠快速佈置好 Container 等開發環境,才能有更多精力專注在開發上。數位無限已經開發出了各種簡潔有力的使用介面「AI-STACK」,讓你在三分鐘內設定好開發環境,再也不用困惑於各種複雜的GPU設定。

「AI-STACK」三分鐘內快速設定專屬 AI 專案 Container!

「AI-STACK」的介面相當精簡,只將最常用的功能整理在介面左方,方便快速取用,管理起來一目瞭然。


刊登於CIO IT經理人 2021/7 NO.121

數位無限總經理陳文裕

加速啟動AI專案 釋放GPU算力
數位無限攜手戴爾科技集團 推AI一站式方案

儘管AI演算法垂手可得,但企業要打造AI平台難度不低、也非常耗時。數位無限攜手戴爾科技集團推出的AI一站式方案,融合兩大產品的優點,可加快AI專案推動速度,讓企業在推動數位轉型過程中取得先機。

隨著AI演算法成熟、開源化,加上GPU處理能力飆升,愈來愈多企業正著手將AI融入商業流程中,如應用於智慧工廠、智慧醫療等領域中,以達到改善營運體質、提升整體競爭力等目的。有鑑於推動AI專案門檻不低,且初期建置AI環境難度頗高,為此數位無限攜手戴爾科技集團,將自家的AI-Stack裝載在Dell EMC PowerEdge伺服器上,為企業用戶提供一站式解決方案,降低企業推動AI專案的門檻。

數位無限總經理陳文裕指出,數位無限自行研發的AI-Stack,可滿足企業用戶初步探勘AI應用面向需求,加快AI專案啟動時間。Dell EMC PowerEdge伺服器品質、可靠度向來備受肯定,且戴爾科技集團還能依照客戶需求,提供多種彈性客製化服務,自然是我們不可或缺的重要合作夥伴。第一階段,我們先搭配Dell EMC PowerEdge R750xa、PowerEdge XE8545伺服器出貨,未來也會針對更多Dell EMC PowerEdge 伺服器進行驗證。

Dell EMC PowerEdge XE8545是一款雙插槽4U規格的機架式伺服器,可透過AI-Stack軟體達到最佳化效能。至於Dell EMC PowerEdge R750xa伺服器搭載第三代Intel Xeon Scalable處理器,最高支援四個雙槽寬度的GPU卡以及六個單槽寬度的GPU卡。

AI-Stack功能完善 推動AI專案首選

隨著AI成為顯學,AI專案也成為企業推動數位轉型時,不可忽略的項目之一,只是若要發揮預期成效則需克服多項挑戰。然根據數位無限觀察,若是AI研究團隊須自行管理AI伺服器時,勢必會遭遇「GPU資源無法隔離,占用到他人資源卻不自知」、「需另外學習docker操作指令、自行管理軟硬體環境」、「 各做各的AI應用框架,重複下載浪費資源」等問題。若改由IT部門管理AI伺服器,同樣會有「 使用者需求繁複、管理雜亂無章」、「需求又急又趕、打亂工作排程」、「資源掌握度差、剩餘資源皆不透明 」等問題。

陳文裕說,數位無限推出的AI-Stack, 是一套可協助企業建構自給自足、可控可管、可共享、可橫向擴充的私有雲 AI 運算環境,具備加速AI落地、滿足AI DevOps全生命週期等優點,所以深受眾多用戶肯定。這套工具提供 GPU、AI 流程自動化機制,無論是IT或專案人員,均可藉此打造高資源效率與效益的 AI 計算資源池,同時享有減少維護、調整與部署的時間。

根據數位無限統計資料顯示,企業運用AI-Stack僅需2周即可完成POC測試,其中有高達40%會選擇使用AI-Stack。由於企業引進AI-Stack之後,即可享有「資源高效分配、快速將GPU算力交到使用者手上」、「 強化用戶資源高度自助使用,降低管理者日常操作負擔」、「 GPU共享,更有效的提升GPU利用率」等優點,有助於加速推動AI專案。

無論從穩定性、可靠度、企業評價等,數位無限AI-Stack結合Dell EMC PowerEdge伺服器的一站式AI解決方案,堪稱是企業打造AI平台的最佳選擇。


最新的NVIDIA GPU伺服器NVIDIA DGX A100與GPU工作站NVIDIA DGX Station A100、以及NVIDIA GPU A100與NVIDIA GPU A30有一項特別的功能【NVIDIA多執行個體GPU】,也就是俗稱的「MIG」 (Multi-Instance GPU),NVIDIA Ampere架構中的MIG模式可以在A100 GPU上同時並行七個作業,也就是說可以讓每個A100 GPU最多能分隔成七個執行個體。在MIG模式下,A100可以同時運行多達七個不同大小的AI或HPC工作負載。這個功能對於AI推論作業特別有用,因為推論作業通常不需要用到現代GPU提供的所有性能。

然而,MIG模式只能在CUDA 11 / R450的Linux系統使用,基本上還是要透過寫指令,才能作分割及還原設定,這是有一連串的邏輯與步驟需要執行的。普遍而言,NVIDIA官方提供的分割MIG設定過程對使用者來說還是需要花不少時間,也是有其複雜度存在。數位無限AI計算管理平台「AI-Stack」領先推出一鍵分割/還原NVIDIA A100 MIG,支援管理者MIG設定(1g.5gb)與MIG還原自動化的功能。簡單來講,就是針對A100的節點提供分割與還原的功能,讓管理者在Web-based使用者介面上,輕鬆按下「一鍵按鈕」,就能自動完成繁複的A100 MIG分割或還原過程。

AI-Stack是GPU使用率最佳化的軟體,讓你使用NVIDIA DGX Station A100得心應手,買NVIDIA DGX A100/DGX Station A100/A100/A30不能或缺AI-Stack,只要3小時就可完成安裝立即上線,讓你隨時榨滿GPU使用率。有了MIG可以加快AI模型的開發和部署,加上AI-Stack可以執行Batch Job深度學習服務訓練模式,將訓練任務打包為shell script並於平台輸入執行命令,平台將自動建立容器並執行batch job內容,且於訓練結束時自動刪除容器,節省容器建立等待時間,並省下連進容器手動執行任務與手動刪除容器的步驟與時間。

數位無限AI-Stack是由最佳IT代理商零壹科技所代理的少數國內軟體品牌,產品推出至今已被多家國內頂尖大學採用,包含政治大學、成功大學、交通大學、台北科技大學、雲林科技大學等校皆為數位無限產品用戶。同時,數位無限也受到公部門與公營事業的青睞,中央氣象局、金門縣政府、屏東縣政府、台灣電力公司也陸續成為AI-Stack產品用戶,協助客戶進行AI模型的開發、訓練、部署與測試。此外,諸多在做AI-on-the-Chip的半導體設計公司亦發現AI-Stack可讓他們輕鬆的將AI模型部署到晶片中,加速產品的設計與研發過程,接連採用AI-Stack來協助AI晶片的研發,終端用戶包含奇景光電、瑞昱半導體、矽統科技、視芯智能等公司。AI-Stack是目前台灣市場上最受歡迎的AI PaaS-GPU管理平台,也是客戶選擇提升NVIDIA GPU卡使用效率的最佳首選軟體。


產業需求人工智慧人才,然而面向眾多學生的人工智慧實驗卻難以開展,各級學校無不開始採購AI設備與軟體教材,希望促進人才培養,滿足現下的人才荒。對此,數位無限AI-Stack人工智慧實驗平台提供了基於Docker容器集群技術開發的多人在線實驗環境。平台基於深度學習計算集群,支持主流深度學習框架,方便快速部署訓練環境,同時支持多人在線實驗,解決人工智慧實驗配置難度大、實驗入門難、缺乏實驗數據等難題,可用於深度學習模型訓練等教學、實戰應用。


InfinitiesSoft Solutions Inc. is a software company with expertise in AI cloud platform and hybrid cloud management. If you are using GPU for developing AI models and applications, you can find our latest product AI-Stack useful. Our aim is to help our customers accelerate AI adoption today!

GPU has become the computing leader due to AI. Nowadays we can see AI in many industry areas. How to efficiently manage GPU resources and improve utilization rate in AI development process is a critical issue. AI-Stack is here to help you!

AI-Stack can transform a single GPU server or server cluster into…


企業要導入AI、機器學習與深度學習,需要一個好的平台來協助跨部門、跨團隊的協作,讓專精建立基礎建設、平台的工程師、負責打造產品的數據科學家、AI工程師以及第一線營運單位能夠透過一個好的流程與標準,增加工作效率,共同完成從問題定義、AI模型開發、訓練管理、營運部署、監控、優化到交付不斷循環的過程。

數位無限的AI計算平台「AI-Stack」是專為企業設計的MLOps解決方案,能夠協助你快速建置地端AI基礎建設,同時也支援三大公有雲的即時資源擴張需求。

隨著美中國際情勢以及COVID-19疫情發展的不確定性越來越高,各大企業紛紛將注意力放在可以提升整體競爭力的面向,而對於AI的投資更是刻不容緩。然而,要如何進入AI這個領域,又是企業正在摸索的課題。

Forbes Technology Council成員Meeta Dash建議,如果考慮要購買MLOps (Machine Learning Operations) 平台,最好先進行測試(pilot phase)並全面評估您的最佳選擇,包括關鍵用戶的決定、建立明確的目標和成功指標。如果選擇一種僅具有表面價值的技術,將會對利害關係人造成不利影響。

在評估過程中,專家建議企業應考量以下五項關鍵指標:

(1) 對數據科學家的易用性 (Data scientist-friendliness):是否使用流行的AI框架;

(2) 可用性 (Usability):易於安裝、易於設置和易於客製;

(3) 相容性 (Interoperability):應該要與現有的模型訓練、部署、監控、審核、工作流程的生態系統能夠相容;

(4) 重現性 (Reproducibility):版本控制和使其準確可複製的能力;

(5) 可擴展性 (Scalability):選擇一個不僅可滿足當前需求且可為將來擴展的平台、可優雅地擴展流量和批次處理工作負載、可服務於高吞吐量場景、隨工作負載增加而自動擴展、有效管理成本與用戶體驗、遵循安全部署並發布最佳實踐的平台。

身為AI資源管理專家,數位無限AI-Stack平台滿足專家建議的五項指標,帶你輕鬆走過MLOps。透過AI-Stack簡化AI模型的開發與交付流程,讓AI工程師及資料科學家可以專注在解決問題,增加產品與服務效率。數位無限AI-Stack係台灣最佳IT代理商-零壹科技少數簽約代理的台灣軟體產品,目前已廣泛用於高科技、製造、公用事業、政府、教育、研究機構並深入各種應用開發場景,同時,數位無限專注提供軟體技術服務,並與合作經銷商共同協助客戶規劃所需的硬體建置,提供最優質的軟硬體整合方案,積極為客戶打造最佳化的AI軟硬體運算場域。


2019年10月人工智慧學校針對台灣產業AI化的現況做調查,有效問卷數1095份,由來自於516家不同企業的校友們所填答。在問到其公司推動人工智慧應用上,最大的挑戰是什麼?約有六成五認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰,第二名則有3個選項幾乎為平手,都有5成的認同度,分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。在實際的AI專案工作情境中,上述挑戰是非常顯而易見的。現在,要進行需要大量運算的AI開發工作,大部分都需要GPU的支持才能夠加快速度與成效。然而,目前對產業而言,在使用GPU時,若沒有管理軟體的協助,其實不僅投入成本高、非常昂貴,且往往事倍功半。

數位無限公司發現,AI工程師在使用GPU伺服器進行AI運算時,經常性的會發生GPU資源無法隔離、資源互相占用、資源額度不足,以及資源使用效率低落或難以管理等問題。對剛開始做AI專案的工程師而言,還需另外學習docker操作指令以及自行管理軟硬體環境的情況,倘若底層架構權限暴露在外,當有一個人下錯指令,就會導致全機無法使用。現行的GPU伺服器在沒有管理平台支援的情況下,無身分認證的機制,所以若有濫用占用的情形是無法追查的,只能等待資源被釋放。而在開發過程中,AI工程師通常是各做各的AI應用框架,所以每個人都要重複下載安裝,其實無形中浪費了很多時間以及資源。

在一般情況下,AI專家並不熟悉GPU虛擬化技術、儲存裝置、網路系統等架構層相關配置,這些資源都是由IT部門在管理的,但對這些IT人員來說,他們的痛點也很多。一來,使用者需求繁複,使得管理雜亂無章,很多時候,需求又急又趕,時常打亂工作排程。而當主管關切資源使用狀況時,由於沒有管理軟體可以監控GPU伺服器的使用情形,因此彙整資料很不容易,對資源掌握度差,是誰在用、用多久、剩餘資源等資訊皆不透明。若要協助AI工程師完成他們所需要的環境,還需具備docker與kubernetes架構經驗,這又是傳統IT人員所沒有的技能,因此,多數企業導入AI困難重重。

為了加速AI落地,減輕使用者進入門檻與降低管理者負擔,數位無限整合Kubernetes容器化技術基於自主研發專利Skyport技術開發了AI計算管理平台「AI-Stack」,可將單一GPU伺服器或伺服器叢集轉變為可控可管、可共享、可橫向擴容的機器學習運算環境資源池,為GPU運算資源帶來彈性、高效協作,與運作成本效益提升。

Kubernetes是Google開源的容器集群管理系統,也就是基於容器技術的一個PaaS平臺。2014年,Google首次對外宣布Kubernetes,隨後於2015年7月21日釋出Kubernetes v1.0,就在第一版釋出後,Google與Linux基金會合作成立了Cloud Native Computing Foundation(CNCF)開源社群,並將Kubernetes作為種子技術捐贈給CNCF。不僅如此,Google每年都投入大量工程師全職開發Kubernetes,因此Kubernetes目前有一統容器集群管理技術平臺的趨勢。Kubernetes亦被廣泛使用於諸多雲端產品中,例如Red Hat的OpenShift、CoreOS的Tectonic、IBM的IBM私有雲產品、精靈雲的EcOS以及VMware的PKS等。

AI-Stack產品中除整合Kubernetes(以下稱K8s)容器集群管理與部署機制外,更借重K8s的進階功能,提供AI使用者下列管理與實務的深化操作:

  1. 異質GPU管理
    AI-Stack可同時納管不同型號的GPU節點,例如同時管理AI教學常用的Nvidia P40卡片與深度學習專用的Nvidia V100卡片,使用者依不同需求在AI-Stack上選擇所需規格後,由K8s將不同需求的AI任務部署至對應的GPU節點上進行使用,便可同時滿足初階與進階AI人員使用情境。此外,也可依AI使用需求增加來擴充新的同質或異質GPU節點。
  2. 資源隊列
    當GPU資源不足時,K8s可將任務安排至隊列中等待建立,使用者便無須守在電腦前面等待或搶用資源,系統將自動於有GPU資源時依序執行。
  3. 指派優先任務
    此功能係提高GPU資源調度效率,當所有GPU資源均滿載使用時,若有臨時性任務或是大型GPU運算需求須插隊使用時,K8s可將任務指派至特定節點,此插隊任務便具有該節點之最優先使用權,當節點上的GPU資源釋放後,插隊任務將成為第一順位建立之任務。
  4. 維護下線
    GPU節點要進行下線時,可由K8s停止部署新的GPU容器任務至該節點,故當節點上既有的容器與任務都陸續結束後,該GPU節點即可順利下線,不須為了維修而清除節點上正在運行的容器與任務而影響使用。
  5. 執行任務
    使用者可於AI-Stack輸入程式指令,例如執行NFS上的shell script進行AI模型訓練,K8s會自動建立容器並幫使用者執行
  6. IP白名單
    透過K8s為容器連線設定IP白名單,使用者便可針對各別容器設定連入IP白名單,僅有允許的IP可連入容器進行操作,提升連線與使用上的安全性避免資料外洩風險。
  7. NFS掛載
    透由K8s掛載Volume機制,AI-Stack可外接NFS server,方便使用者匯入與掛載AI訓練資料。並於頁面顯示掛載 NFS 伺服器的資訊及對應的容器內路徑,使用者可透過此位址存取檔案。
  8. 自動收回GPU資源
    AI-Stack透過K8s釋放與回收資源功能,提供平台管理者可於規定的使用時數完畢、特殊指定結束日期或是GPU使用率過低等情況,強制將GPU資源進行自動化回收機制,將收回的GPU資源讓給其他使用者進行運算,提高整體GPU資源的使用率與公平性。

而AI-Stack內含的多人共享GPU、自定義鏡像、身分登入驗證、多租戶架構、資源額度管理、定時排程、審核申請機制、儲值與錢包等功能,再搭配上述K8s的深化功能加乘效應,使數位無限的AI-Stack機器學習管理平台,將GPU資源叢集的供給方與AI開發需求方完美結合,賦予GPU管理最佳化資源分配效益。

AI-Stack已成功導入多所大專院校,包含成功大學、台北科技大學、義守大學、雲林科技大學、政治大學等,同時也有政府單位、公用事業、半導體廠商使用於智慧教育、智慧製造等情境。今年,亦將陸續有金融業及醫療業用戶採用,協助強化AI開發流程。未來,AI-Stack除了能夠管理地端GPU資源,還可協助客戶在有高算力需求時,提供基於「本地+公有」混合雲環境部署。

InfinitiesSoft數位無限

數位無限軟體(InfinitiesSoft)專注於為企業解決虛擬化、容器化、微服務、邊緣運算、混合雲管理、異質IT環境與人工智慧帶來的挑戰,整合異質雲管與熱門的開源AI深度學習架構和開發工具環境,提供一站購足的AI機器學習雲平台方案AI-Stack。

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