人工智能模型试验和评估系统招标公告

二、主要内容

1. 指标要求1.1. 自主开发模式支持
a) 提供Notebook编程开发界面：具备脚本编写，具备在线调试功能；

b) Notebook支持Python、Spark等编程环境；

c) 支持TensorFlow和Caffe深度学习框架，提供常用的机器学习算法库和深度学习神经网络库；

d) 支持通过git协议与代码仓库进行代码和模型的上传下载；

e) 自主编程任务在容器化环境中运行。

1.2. 基于配置的免编程开发
a) 免编程模式：支持通过web界面配置的方式进行模型开发，支持免编程、分步骤、递进式建模流程，不同的步骤中可采用一定的缺省配置；

b) 可视化拖拉拽设计AI工作流：提供图形化拖拉拽的建模方式以降低平台使用难度；

c) 平台支持业界主流机器学习算法：

1) 分类：线性分类、GBDT、朴素贝叶斯、XGBoost、逻辑回归、支持向量机；

2) 聚类：K-means；

3) 回归：线性回归；

4) 降维：主成分分析。

1.3. 自动化机器学习
a) 自动化算法推荐：平台支持自动化机器学习功能，用一系列算法进行建模，并实现多种方式的模型集成学习，帮助用户快速探索数据；

b) 自动化调参：支持自动调参和超参优化、支持超参数网格搜索和随机搜索；

c) 具备比较模型性能和准确度能力；

d) 自动化机器学习算法类型包括：分类、回归。

1.4. 模型训练、验证与评估
a) 具备训练任务管理能力，支持任务创建、启动、停止、删除；

b) 具备支持算法训练所需计算资源的动态调配能力，支持在训练过程中采用容器模式按任务粒度进行资源（CPU、内存、GPU）分配与隔离；

c) 具备训练过程管理能力，支持检查点保存和恢复，支持训练中间结果可视化；

d) 具备模型预测能力，支持对验证集数据的模型预测，支持模型预测结果与原始特征合并，支持模型所用特征重要程度排序，支持模型结果预览和导出；

e) 具备模型评估能力，能够根据不同算法提供不同的评估指标图表，支持常用的评估指标包括：

1) 分类算法：ROC/AUC、Precision/Recall、Lift/Gain、KS、logloss、混淆矩阵、指定切分准则；

2) 回归算法：MSE、RMSE、r2；

3) 聚类算法：类间距离平方和总量、类内距离平方和总量及轮廓系数。

1.5. 模型管理
a) 具备模型管理能力，支持模型线上管理、审核、发布，支持模型导出，支持模型可重用，支持模型版本管理；

b) 具备模型导入能力，支持从系统外部上传模型文件，纳入模型管理流程；

c) 具备模型文件下载能力；

d) 具备模型发布、部署与上线能力，支持模型发布（需要管理员权限审核批准，才可正式发布），具备权限管理能力；

e) 具备模型服务能力，提供模型封装成服务，输出为遵循接口规范的服务，支持Restful API接口。

1.6. 数据处理能力
a) 具备数据源载入能力，支持本地文件上传、从服务器本地文件系统、HDFS导入数据，以及读取hive、gbase、MySQL中的数据；

b) 支持csv、json、txt等格式；

c) 具备数据集管理与权限分配能力，导入数据集后可将数据访问权限分配给特定的群组；

d) 具备数据探查/统计能力，支持可视化显示每个数据特征的密度分布，数据特征最大值、最小值、均值零值数量以及缺失情况等；

e) 具备缺失值/异常值处理能力，支持均值、中位数或众数插补，支持异常值处理。

1.7. 系统管理
a) 具备用户管理、租户管理和数据权限管理能力；

b) 具备可视化集群环境监控和配置及服务管理能力；

c) 具备系统审计功能。

1.8. 部署兼容性、稳定性、软件成熟度要求
a) 支持多种部署方式，支持实体机服务器部署，支持阿里私有云部署，支持最小规模1GPU服务器，最大扩展至20GPU服务器（服务器配置参考1CPU/256GB/2*V100）；

b) MTBF≥1021h。

2. 服务要求2.1. 通用要求
a) 可根据系统集成要求进行模块集成，包括且不限于统一账户体系、权限管理、运维管理、安全防护等；

b) 可根据甲方需求提供升级服务。

2.2. 资质要求
各公司所投产品须持有该产品软件著作权证或获得该产品的正式授权。

2.3. 质量要求
a) 提供用户手册、光盘、测试报告、合格证明；

b) 提供软件安装和使用培训；

c) 服务要求：2小时响应，48小时内到现场，72小时内解决问题；

提供3年原厂免费维护和升级服务。。



（二）合格投标人资格

1. 不接受联合体投标

2. 企业经营活动范围（从事领域相关工作）满足软件项目要求

三、报名方式

（一）时间

2019年8月22日（含）前以电话形式与招标方联系，招标单位将于8月22日当天完成投标单位资格预审，通过资格预审的单位可于8月23日到我单位进行详细技术指标对接及后续工作对接，对通过对接的单位发放标书。

（二）地点

无锡市滨湖区山水东路军东新村699号

（三）联系方式

联系人***

电话：***