Data Science 服务
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science 是一个支持数据科学家团队使用 Python 和开源工具来构建、训练、部署以及管理机器学习 (ML) 模型的全托管平台。用户可使用基于 JupyterLab 的环境来测试和开发模型。通过 NVIDIA GPU 和分布式训练扩展模型训练。利用 ML 操作 (MLOps) 功能（如自动化管道、模型部署和模型监视）将模型投入生产环境，确保模型正常运行。
- OCI Data Science 支持 OpenAI 的开放权重模型
OpenAI 发布了两款开放权重模型：gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，现已可在 OCI Data Science 中部署和微调。
- 使用基础模型简化工作
利用 OCI Data Science AI Quick Actions 特性部署、微调和评估基础模型。
- OCI Generative AI 上现已提供 Cohere Embed 4
现在可通过 OCI 使用 Cohere 新发布的高性能嵌入模型，增强企业搜索和检索增强生成功能。
- 免费试用 OCI Data Science
通过 Oracle Cloud 免费试用获取价值 300 美元的免费储值，上手体验 OCI Data Science。
OCI Data Science 的工作原理
OCI Data Science 是一项全面的托管服务，旨在简化 AI 和机器学习模型的开发、部署和运营。其主要功能包括用于实验的基于 Jupyter 的笔记本、用于模型部署和监控的可扩展 MLOps 工具，以及通过 Hugging Face 和其他框架对大型语言模型 (LLM) 的集成支持。
凭借用于协作、异常检测和预测的强大工具，OCI Data Science 可帮助团队高效、安全地提供可行的洞察。
OCI Data Science 使用场景
医疗卫生：预测患者再入院风险
通过创建预测模型来确定风险因素和预测患者再入院风险。使用患者病例、健康状况、环境因素和历史医学趋势等数据构建更强大的模型，以更低的成本提供优质的医疗服务。
零售业：预测客户终身价值
使用回归技术分析数据，预测未来的客户支出。分析历史交易，综合客户历史数据与趋势数据、收入水平数据，甚至是天气等因素来构建机器学习模型，确定营销活动目的 — 留住老客户或获取新客户。
制造业：预测性维护
基于传感器数据构建异常检测模型，在问题恶化之前识别设备故障，或使用预测模型预测零件和设备的使用寿命。通过机器学习和运营指标监视提高车辆与设备的正常运行时间。
金融业：欺诈检测
利用数据科学防范欺诈和金融犯罪。构建机器学习模型来实时识别异常事件，包括欺诈数额或异常交易。
OCI Data Science 客户成功案例和合作伙伴
AI/机器学习参考架构
注：为免疑义，本网页所用以下术语专指以下含义：
- 除Oracle隐私政策外，本网站中提及的“Oracle”专指Oracle境外公司而非甲骨文中国 。
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