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AI开发助手Clusy全程自动生成可编辑、可复刻、可二次开发的标准 Notebook 代码,用户保留完整代码控制权,实现“一句话完成建模实验”。
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ClusyAgent-Native智能体原生云端Notebook科研与建模平台,专为研究人员、算法工程师与数据团队打造,专注端到端机器学习与数据科学工作流自动化。用户仅需通过自然语言描述研究目标,平台即可自主完成数据集检索、数据清洗预处理、特征工程、模型架构选型、算力调度、并行实验训练与结果评估,全程自动生成可编辑、可复刻、可二次开发的标准 Notebook 代码,用户保留完整代码控制权,实现“一句话完成建模实验”。

Clusy官网插图

一、产品核心功能:

1、自然语言驱动全自动工作流规划

支持以口语化Prompt生成完整数据分析、机器学习、模型训练流水线,无需手动写代码搭建流程。

2、一站式数据治理能力

自动完成数据集寻源、数据校验、清洗降噪、格式归一化与高阶特征工程,大幅降低数据预处理成本。

3、多实验并行调度

在独立隔离的Notebook内核中批量运行并行实验,互不干扰,高效完成对比测试。

4、分支式模型对照实验

支持 Notebook 分支迭代,并排对比不同模型架构、超参组合、训练策略的效果差异。

5、托管式云端算力沙箱

自带云端 CPU / GPU 隔离执行环境,无需本地高配设备,开箱即用、安全隔离。

6、人机协同闭环机制

全程支持人工介入校验、代码修改、流程调整、重新运行,保证实验可控、可解释、可落地。

7、模型微调与标准化评估

支持自定义微调训练、指标测评、效果打分、模型优劣量化对比,适配科研迭代与工程落地。

二、标准使用流程:

1、使用自然语言清晰描述实验目标、建模需求或数据分析任务;

2、上传本地数据集或绑定外部数据源(数据表、仓库等);

3、Clusy 自动拆解任务、规划工作流、在云端 CPU/GPU 沙箱中逐单元格编写并运行 Notebook;

4、支持人工审核、逐行编辑、新建分支、重试迭代、追加排队任务;

5、多版本实验并行运行,横向对比不同模型、参数、架构效果,择优落地。

三、典型使用场景:

1、在自有数据集上快速微调模型,批量开展对照实验、横向对比实验结果;

2、通过单句提示词全自动搭建并运行完整的数据清洗、预处理与特征工程流水线;

3、对接 Databricks、Snowflake 等数仓数据表,在云端 Notebook 中直接处理实时业务数据;

4、并行测试多套模型架构与训练方案,自动对比指标,快速筛选最优模型版本。

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