机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。

由于当前的 ML 算法需要大量的数据和计算能力。因此，很多个人和组织会把机器学习建模任务外包给外部供应商，包括亚马逊 Sagemaker、微软 Azure 等 MLaaS 平台以及其他小公司。

但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。

所以，看到这里，你还敢将任务外包吗？

CooVally一款可以帮助用户快速筛选AI模型的平台。你只需注册账号，便可私有部署、离线运行任务；数据本地计算处理，无需上传至互联网，最大程度确保数据隐私。

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终于有勇气大声对外包说：不！

CooVally旨在帮助用户在获得数据后，快速筛选出高性能表现的AI模型，从而减少AI系统研发时间；不仅支持目标检测、语义分割、实例分割、图像分类和文字检测，还提供了数据预处理、智能标注、分布式训练、多维度模型评估等。

用户也可以根据自己需求一键式云端或边缘设备进行模型部署。

平台还内置了的工具箱，包括增强工具、转换工具、生成工具等，大家也可以根据自己的需求选择使用。

 拒绝外包，从我做起，赶紧来CooVally体验吧！