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ABB 使用 MATLAB 实现因果 AI 模型运营化
方法促进了因果故障分析系统的开发
“微服务功能……支持部署基于MATLAB 的可扩展微服务模型。[此功能提供]与其他系统和框架的简化和无缝集成。”
关键成果
- MATLAB Compiler SDK 启用 Docker 容器的微服务来开发定制管道
- RestAPI 通信确保与 Amazon Web Services 上现有工作流程进行数据交换
- 自动化部署流程消除了重新编码的需要，大大减少了手动翻译、集成、代码审计和功能测试的时间
ABB 是电气化和自动化领域的全球领导者，正在利用基于因果数据关系的因果 AI 模型。这些模型可以更好地洞察客户的决策过程。任何 AI 模型都会面临部署挑战，例如手动翻译、CI/CD 管道问题、与企业级现有框架的集成复杂性以及数据交换限制。为了应对这些挑战，ABB 团队使用 MATLAB® 将机器学习模型作为容器化的微服务运营化并将其与现有工作流程集成。因此，无缝管道使得因果故障分析专家系统的开发成为可能。
MATLAB Compiler SDK™ 将 MATLAB 函数打包成一种可在其他应用程序中轻松共享和使用的格式。这些函数又用于创建 Docker® 镜像。然后将 AI 算法部署为微服务，以提供端点并接受 RESTful 请求。MATLAB 微服务通过 Fargate 部署在 Amazon® Elastic Container Service 上，同时使用了负载均衡器在微服务的多个实例之间均匀分配传入请求，以确保顺利运行。最后，Web 框架 Flask 连接到 Amazon Simple Storage Service 和 DynamoDB 来管理数据存储和检索。
