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SothisAI人工智能管理平台

简介:

曙光人工智能服务平台SothisAI 2.0极大的降低了用户切入深度学习领域的经济成本和技术成本,提供一套容器化的集群调度以及深度学习私有云服务方案。SothisAI 2.0采用Slurm、K8S双调度引擎融合容器弹性扩展技术的方式,实现了资源的动态高效调度,应用的快速分发,和进程级隔离。支持多种编译环境及常见深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。提供了丰富的数据集和典型网络模型,同时支持内容分享和应用发布功能,协助构建平台微生态。最终帮助用户将更多的精力聚焦至垂直应用的开发和优化。SothisAI平台目前已在多所高校、研究中心部署使用。

主要应用:

人工智能开发、深度学习训练与推理、容器云

  • 容器化快速部署

    基于容器技术,应用容器化,资源动态弹性扩展, 实现深度学习开发和应用环境秒级部署

  • AI全流程覆盖

    实现深度学习中的数据预处理、模型在线编写、模型训练、超参调优、模型验证和模型发布等流程完全覆盖

  • 灵活的平台生态

    数据集、模型代码、模型权重等多维内容共享; 在线自定义开发环境,并支持镜像固化和自助发布

  • 支持主流AI框架

    支持深度学习领域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架,提供GUI、SSH、Jupyter等多种接入方式

  • 丰富的行业数据集

    面向不同应用行业提供丰富的典型数据集支持, 如ImageNet、MNIST、MTVL等

技术参数

多框架支持 支持Caffe、TensorFlow、PyTorch、MxNet、Keras等主流深度学习框架
容器化调度 应用容器化;支持容器弹性动态扩展,容器镜像自定义,容器生命周期管理等功能
多界面支持 提供Shell命令行、Jupyter脚本和Web图形化三种接入方式
在线训练 可在线提交深度学习训练作业,实时查看训练进度和日志,随时接入训练环境进行深度调试
模型管理 支持在线编辑和管理模型,并提供模型的超参数自动调优功能
推理验证 提供模型的在线保存和推送功能,支持模型的在线实时推理验证
分享订阅 支持平台用户的数据、模型、镜像等内容的分享、发布和订阅操作
调度策略 支持作业优先级、资源限额、公平共享、作业回填、作业抢占等多种资源调度策略
二次开发 提供RestFul格式的二次开发接口,可以在此平台基础上进行二次开发

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