2025 版 Datature 低代码 AI 平台：无编程构建视觉 NLP，开源测试门户 Portal 来袭

AI Insight 专栏作者

2025-06-17

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? 2025 版 Datature 低代码 AI 平台：无编程构建视觉 NLP，开源测试门户 Portal 来袭

各位做 AI 开发的朋友，今天我要给大家介绍一个超厉害的工具 ——2025 版 Datature 低代码 AI 平台。这个平台最近更新了，还推出了开源测试门户 Portal，简直是 AI 开发者的福音啊！

先来说说 Datature 低代码 AI 平台的核心功能。它最大的亮点就是无编程构建视觉和 NLP 模型。不管你有没有编程经验，都能轻松上手。比如，你想构建一个图像识别模型，只需要在平台上拖拽组件，设置好参数，就能快速生成模型。对于 NLP 任务，平台也提供了丰富的组件，像文本分类、情感分析这些，都能轻松实现。

再看看新推出的开源测试门户 Portal。这个 Portal 可不得了，它是一个基于浏览器的应用程序，用 TypeScript、React 和 Flask 编写的。它的主要功能是帮助开发者快速加载和可视化深度学习模型，支持图像和视频数据，还能处理边框检测和掩模模型。你可以把训练好的模型上传到 Portal，然后在上面进行测试和调试，实时查看模型的预测结果。

? 无编程构建视觉模型，轻松实现图像识别

在视觉模型构建方面，Datature 低代码 AI 平台提供了多种工具和组件。你不需要编写复杂的代码，只需要通过简单的拖拽操作，就能完成模型的构建。比如，你想识别图片中的物体，只需要选择相应的图像识别组件，上传图片，设置好参数，平台就会自动生成模型。

平台还支持多种模型架构，像 Ultralytics YOLOv8 这样的最新架构都能支持。这意味着你可以使用最先进的模型来提升识别准确率。而且，平台还提供了数据标注工具，帮助你快速标注数据集，为模型训练做好准备。

? 低代码开发 NLP 模型，提升文本处理效率

对于 NLP 任务，Datature 低代码 AI 平台同样表现出色。它提供了丰富的 NLP 组件，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。你可以根据自己的需求选择相应的组件，然后通过简单的配置，就能构建出强大的 NLP 模型。

比如，你想分析用户评论的情感倾向，只需要选择情感分析组件，上传评论数据，设置好参数，平台就会自动分析每条评论的情感是积极、消极还是中性。这对于企业来说，能快速了解用户的反馈，提升产品和服务质量。

? 开源测试门户 Portal，助力模型测试与调试

开源测试门户 Portal 是 Datature 平台的一大亮点。它为开发者提供了一个便捷的模型测试和调试环境。你可以将训练好的模型上传到 Portal，然后在上面进行各种测试。

Portal 支持多种模型格式，包括 Datature Hub、TensorFlow 和 DarkNet 模型，即将支持 PyTorch。这意味着你可以轻松地将不同框架训练的模型导入到 Portal 中进行测试。在测试过程中，你可以调整模型的参数，如置信度阈值、IOU 值等，实时查看调整后的效果。

? 与 Nexus 平台无缝集成，提升开发效率

Datature 的 Portal 与 Nexus 平台无缝集成，这为开发者提供了更高效的工作流程。你可以在 Nexus 平台上训练模型，然后将模型直接导入到 Portal 中进行测试。这样，你就可以在训练和测试之间快速切换，及时调整模型，提升开发效率。

Nexus 平台还提供了丰富的工具和功能，如数据标注、数据增强、模型训练等。通过与 Portal 的集成，你可以在一个平台上完成从数据处理到模型部署的整个流程，大大简化了开发过程。

? 跨平台支持，满足不同需求

Datature 的 Portal 不仅可以在浏览器中运行，还可以作为桌面应用程序运行。你可以根据自己的需求选择合适的运行方式。如果你需要在本地进行测试和调试，下载 Electron 版的 Portal 即可，它提供了更贴近本地操作的体验。

这种跨平台支持使得开发者可以在不同的环境中使用 Portal，无论是在 Windows、Mac 还是 Linux 系统上，都能轻松运行。

? 适合多种用户群体

Datature 低代码 AI 平台和 Portal 适合多种用户群体。对于学术机构和研究人员来说，它提供了一个无代码的实验环境，方便他们进行各种 AI 实验和研究。对于初创企业来说，它可以帮助快速开发 AI 产品，缩短产品上市时间。对于 MLOps 团队来说，它提供了高效的模型管理和部署工具，提升团队的工作效率。

? 使用教程：快速上手 Portal