百度数据科学平台 Jarvis

为数据科学提供高性能的计算引擎、易用的开发环境和预置的解决方案

高性能计算引擎

异构加速计算
利用单机GPU和CPU进行并行及混合计算,让数据科学拥抱高性能计算,享有单机使用的便利性和媲美分布式计算的性能。
超大数据处理
拥有处理1GB-10TB的单机超大数据处理能力,在10GB-1TB范围性能表现业界最佳,让单机不再惧怕大数据。
高效数据存储
提供Apache Parquet和Apache Arrow存储格式来支持数据在磁盘和内存的高效存储,也便于与其它系统进行数据交换。
两种语言支持
提供对Python和Julia语言的双语言支持,与Python已有数据科学生态尽力保持一致,与Julia一起探索全新数据科学世界。

易用的开发环境

基于开源技术
基于最新的Jupyterlab开源技术开发,既享受到开源的开放性又能拥有商业产品的完备性。
增强管理特性
提供面向企业级的项目管理和包管理功能,以便支持多成员的协同开发和方便安全的包分发与使用。
集成丰富工具
集成业界最佳实践的库、应用和解决方案,让开发不再从零开始,让每类用户都能找到自己所需。
多种交付方式
提供从软件镜像、一体机到云原生的多种交付方式,为每一种交付方式都提供最原生的部署优化。

预置的解决方案

加快落地应用
为大量场景化数据科学应用提供端到端的解决方案,做到开箱即用。
一致用户体验
基于高性能的数据科学计算引擎,通过插件和应用方式嵌入数据科学开发环境,让解决方案使用无异于内置工具。
多种类型方案
既提供面向行业的垂直解决方案,比如金融风险管理,也提供面向通用的水平解决方案,比如自动机器学习。
开放多方集成
既提供第一方的内置解决方案,也允许客户集成其第二方的解决方案,也向第三方开放解决方案集成能力。