myoboku_pipeline.py
# MYOBOKU — Full AI Pipeline
from myoboku import Dataset, Trainer, Model
dataset = Dataset.load("annotated/v3")
trainer = Trainer("base-7b", gpus=4)
model = trainer.fit(dataset)
model.optimize("int8")
endpoint = model.deploy("api")
endpoint.scale(min=1, max=32)
学习
数据
训练
部署
AI 工具集
强大的 AI 工具，为真实工作而生
从内容创作到数据标注——每款工具都接入同一个工作台。
推荐
内容工作台
AI Content Workspace
从一个想法开始，用 AI 完成内容策划与视觉创作。
开始创作
数据标注
Data Annotation
专业图像标注，支持多种形状类型与导出格式。
打开工具
Agent 工作台
Agent Workspace
用可视化工作流和工具集成，构建、测试并部署 AI Agent。
即将推出
文档 AI
Document AI
AI 驱动的文档分析、摘要与信息提取。
即将推出
视觉 AI
Vision AI
图像生成、编辑与计算机视觉分析，一站式处理。
即将推出
音频 AI
Audio AI
语音识别、音色克隆与音频理解工具。
即将推出
01
入门
Python 基础
写下你的第一段程序，学会像程序员一样思考。
02
核心
机器学习
理解现代 AI 系统背后的数学与算法。
03
进阶
深度学习
神经网络、Transformer 与大语言模型，深入掌握。
04
专家
AI 工程化
MLOps、优化、部署——自信地交付生产级 AI。
数据 → 模型
从原始数据到训练完成的模型
数据到模型的每一步，集成打通、全程可追溯。
数据集
上传、版本管理、探索数据集
数据标注
专业工具 + 质量审核
模型训练
托管 GPU + 实时指标
模型评估
基准测试 + 详细报告
模型库
版本化模型，随时可部署
AI 工程化
探索部署
优化与部署，尽在掌握
从模型优化到生产部署——快速交付、高效运行、无缝扩展。
模型优化
剪枝、蒸馏与结构化优化技术。
模型量化
INT8 / INT4 量化，推理更快、体积更小。
ONNX 导出
跨框架模型可移植的标准格式。
边缘部署
部署到边缘设备、移动端与嵌入式系统。
部署流水线
运行中
模型优化 (INT8)
体积：13.2GB → 3.4GB
导出 ONNX
兼容：ONNX Runtime, TensorRT
部署到 API
副本：2 / 4 已就绪
边缘设备推送
待执行
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