▢ 档案目录
- 编号SVC-004
- 状态现行
标签
#ml#cv#nlp#edge-inference
¶ 要点
- 边缘
- 端侧推理，无需云端
- 87%+
- 真实环境下的准确率
- MLOps
- 发布后的模型质量监控
¶ 工作阶段05个步骤
- 01阶段
问题定义
明确任务、质量指标和预期业务价值。
- 02阶段
数据
数据采集、清洗、标注，训练标注流水线。
- 03阶段
模型
基线模型、迭代、实验、架构对比。
- 04阶段
部署
针对目标硬件优化（ONNX、TFLite、TensorRT）并完成集成。
- 05阶段
MLOps
监控生产环境中的模型质量、再训练、A/B测试。
¶ 交付成果
- ✓01训练好的模型及可复现的训练流水线
- ✓02推理服务（REST/gRPC/边缘运行时）
- ✓03数据标注与数据质量控制工具
- ✓04生产环境模型质量指标仪表盘
¶ 为什么选择Bonsai为什么工程团队选择与我们合作
01
边缘优先
模型可在设备端运行，而不只是在GPU服务器上。
02
按需构建数据
即使只有小样本或非公开数据，也能完成标注和训练。
03
重工程，不做演示品
让模型在生产环境中7×24小时稳定运行。
04
MLOps
在生产环境中进行质量监控、再训练和A/B测试。
¶ 服务价格价目表
所列价格均为起步价，具体取决于工作范围——最终报价在需求评估后确定。请选择合适的合作模式：
固定总价
定制开发
- —价格与工期固定不变
- —每周汇报，过程透明
- —工作质保，严格保密
- —交钥匙交付，提供7×24小时支持
1.8万美元起
每个AI模块
按工时计费（T&M）
分阶段开发
- —项目拆分为多个阶段（冲刺）
- —可调整需求与预算
- —为您的项目配备专属团队
- —适合复杂项目的灵活模式
3500美元起
每个一周冲刺
人员外包——IT专家外派
小时费率与成建制团队——所有方向统一价目表