Gemini 是面向 AI 算法工程师的开发平台，为工程师提供模型开发、模型训练、数据和代码管理等功能。

算法工程师的工作流程

下图简单描述了算法工程师的工作流程。

AI 开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定问题、准备数据和模型、训练模型、优化得出最佳模型、部署模型。

1. 确定问题
   发现问题，明确本次 AI 开发要解决的问题，并对业务进行理解，将业务问题转化为数据问题。
2. 准备数据和模型
   • 数据准备：主要指数据的收集和预处理，预处理包括对数据进行筛选、清洗和加强等。
   • 模型准备：您可以根据业务情况自行建模，也可从行业获取已有的基础模型。
3. 训练模型
   利用准备好的数据对模型进行训练。
4. 优化得出最佳模型
   分析训练结果，针对分析结果对模型进行优化。
5. 部署模型
   将模型部署到应用，应用在经过严格测试后可投入商用，若测试过程中发现算法模型不是最优状态，则需更新数据并对模型重新训练。

Gemini 在算法开发中的角色

Gemini 作为算法工程师的开发写作平台，贯穿算法工程师工作的始终。为算法工程师提供数据管理、代码管理、镜像管理、模型训练、在线优化模型等能力。主要体现在如下几个步骤中：

• 准备数据和模型
  在该步骤中，Gemini 为工程师提供了如下能力。

  • 数据接入、算法模型接入
  • 数据的管理和代码版本的管理

• 训练模型
  在该步骤中，Gemini 为工程师提供了如下能力。

  • 离线训练：Gemini 中的离线训练，在训练结束后会立即释放资源，极大的保证了资源的可持续利用。
  • 灵活的训练环境选择：在实际开发和训练过程中，训练结果常会因为训练环境和开发环境的差异而有所不同，Gemini 通过对镜像的管理，使得工程师能够灵活的选择训练环境和开发环境。

• 优化得出最佳模型
  Gemini 为工程师提供了在线的开发环境，内置多种 AI 算法库和开发工具，工程师可以在线编辑优化模型。另外在开发环境中，工程师可随时提交训练任务，在线训练和分析，实时进行模型优化。