産(chǎn)品功能(néng)特性

1、提供對容器+鏡像的管理(lǐ)，支持網頁(yè)端容器全生命周期管理(lǐ)，對異構資源進行高效管理(lǐ)、調度、監控。

2、多(duō)數據中(zhōng)心管理(lǐ)，用(yòng)戶可(kě)以選擇使用(yòng)某一數據中(zhōng)心的資源；同時具(jù)備3層組織架構管理(lǐ)，如管理(lǐ)員、組織管理(lǐ)員、成員等，通過設定對組織及用(yòng)戶進行資源配額；

3、平台集成多(duō)種深度學(xué)習各種框架（如TensorFlow，pytorch，caffe，keras等）用(yòng)戶模型開發、模型訓練等；支持自定義框架擴展；

4、平台具(jù)備多(duō)種計費模式；提供完整的計量計費功能(néng)，管理(lǐ)可(kě)通過計費模塊對GPU、CPU、内存等資源進行費用(yòng)設定，根據用(yòng)戶使用(yòng)時長(cháng)進行計費；

5、支持多(duō)個物(wù)理(lǐ)區(qū)域的GPU卡資源統一納管，統一分(fēn)配；支持單機單卡，單機多(duō)卡，多(duō)機多(duō)卡以及單GPU卡多(duō)用(yòng)戶共享方式分(fēn)配資源；以任務(wù)方式分(fēn)配計算資源；任務(wù)完成計算資源回收；

6、支持管理(lǐ)集群中(zhōng)GPU服務(wù)器及GPU卡的運行狀況，資源使用(yòng)情況，包含GPU總數/使用(yòng)數，GPU核心平均利用(yòng)率，GPU顯存平均利用(yòng)率等

7、支持用(yòng)戶按需設置深度學(xué)習環境，包括深度學(xué)習框架，網絡模型，GPU及CPU資源；訓練完成銷毀運行環境，釋放計算資源；支持快速創建深度學(xué)習環境，應用(yòng)程序及硬件資源相互隔離，獨立運行；

8、内置上百種各種優化AI算法，可(kě)滿足多(duō)個業務(wù)場景需求，降低用(yòng)戶門檻，提升AI開發效率

9、提供web端高效協同AI算法模型開發工(gōng)具(jù)，提供Jupyter lab和jupyter notebook的集成，支持AI相關數據集成到Jupyter中(zhōng)；。

10、支持web及shell提交訓練任務(wù)，支持用(yòng)戶可(kě)以實時查看自己任務(wù)的運行結果；

11、支持可(kě)視化作(zuò)業管理(lǐ)、版本管理(lǐ)、克隆任務(wù)（參數管理(lǐ)）等功能(néng)，基于參數管理(lǐ)可(kě)以快速創建任務(wù)，提升模型訓練任務(wù)的叠代效率；

12、支持基于常用(yòng)的AI算法框架及準備好的算法可(kě)以進行多(duō)版本任務(wù)參數調優，優化并增強機器學(xué)習全生命周期管理(lǐ)流程；

13、集群可(kě)實現分(fēn)布式并行訓練功能(néng)；支持動态申請分(fēn)布式訓練所需要的GPU數量和節點數量，且平台可(kě)以實時監控每個節點的運行情況；

14、具(jù)備本地鏡像倉庫，支持鏡像分(fēn)組管理(lǐ)及分(fēn)享，允許用(yòng)戶上傳自定義鏡像，支持将用(yòng)戶環境一鍵打包至鏡像倉庫，且支持将權限設置為(wèi)公(gōng)有(yǒu)或者私有(yǒu)；

15、支持對多(duō)版本的模型統一管理(lǐ)功能(néng)，可(kě)以集中(zhōng)管理(lǐ)所有(yǒu)在模型訓練中(zhōng)得到的模型，導入并管理(lǐ)在本地開發的模型，滿足模型需要不斷叠代和調試的管理(lǐ)需求；

16、提供scp訪問/Web訪問/擴容/重命名(míng)/修改密碼/共享存儲/删除等功能(néng)；能(néng)支持個人用(yòng)戶上傳數據集之後可(kě)由多(duō)用(yòng)戶同時調用(yòng)