全球AI网站精选-企业服务篇：SAS Model Manager​

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“全球AI网站精选-企业服务篇：SAS Model Manager​”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

全球AI网站精选-企业服务篇：SAS Model Manager​：

SAS Model Manager​
官网：SAS Model Manager(https://www.sas.com/en_us/software/model-manager.html)​
SAS Model Manager 是一款用于简化分析建模生命周期的软件。它通过辅助模型的创建、验证、部署、管理、治理和监控，帮助用户更加高效地管理模型。​

核心特性​
集中和可搜索的模型存储库： 提供一个集中、安全的基于Web的存储库，用于管理分析模型。​
自定义工作流程的任务自动化： 允许定义和跟踪所有模型生命周期管理阶段的自定义工作流程。​
一次构建，多处部署： 支持快速、自动化的模型批量或实时部署，在云端或边缘设备上都可实现。​
通过REST API进行编程交互： 可以使用REST API来访问、比较、评估和评分模型。​
云原生： SAS Viya架构紧凑、云原生且快速，最大程度地发挥您的云投资。​

定价计划（美元）​
请联系获取定价信息​

使用场景​
SAS Model Manager连接数据科学家、MLOPs工程师和业务分析师，实现快速模型部署和与开源的集成。它可以验证模型以确保高质量的预测。自动监控模型性能，生成警报以指示模型退化。允许持续更新模型以跟上市场和业务条件的变化。​

用户支持与社区​
SAS Model Manager提供了客户支持和技术支持。您可以访问SAS Support(https://support.sas.com/en/software/model-manager-support.html)了解更多信息。​

优势、局限与注意事项​
优势： SAS Model Manager提供了一个集中、可搜索的模型存储库，简化了模型管理过程；它支持自定义工作流程的任务自动化，帮助用户更高效地管理模型生命周期；使用REST API进行编程交互，方便用户访问和评估模型。​
局限： 缺乏定价信息，需要与厂商联系获取详细信息。​
注意事项： 在使用SAS Model Manager时，用户需要注意配置和部署的要求，以确保系统的正常运行和模型管理的顺利进行。​
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SAS Model Manager是一款流线型的分析建模生命周期管理软件，从模型的创建、验证到部署、管理、治理和监控，都提供了全面的支持。它连接数据科学家、MLOPs工程师和业务分析师，实现快速模型部署和与开源的集成。SAS Model Manager具有集中的模型存储库、自定义工作流程的任务自动化、云原生的架构以及通过REST API进行编程交互的特点。尽管缺乏定价信息，但它是一个值得考虑的工具，能够帮助用户提升分析建模的效率和管理水平。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“全球AI网站精选-企业服务篇：SAS Model Manager​”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！