平台简介：

cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习AI平台，支持sso登录，多租户/多项目组，数据资产对接，notebook在线开发，拖拉拽任务流pipeline编排，多机多卡分布式算法训练，超参搜索，推理服务VGPU，多集群调度，边缘计算，serverless，标注平台，自动化标注，数据集管理，大模型一键微调，llmops，私有知识库，AI应用商店，支持模型一键开发/推理/微调，私有化部署，支持国产芯片

产品对比

主要功能介绍-算力/存储/用户管理

MLOPS-一站式开发工具

• 系统多租户/多实例管理，在线交互开发调试，无需安装三方控件，只需浏览器就能完成开发。
• 支持vscode，jupyter，Matlab，Rstudio等多种在线IDE类型
• Jupyter支持cube-studio sdk，Julia，R，python，pyspark多内核版本，

• 支持c++，java，conda等多种开发语言，以及tensorboard/git/gpu监控等多种插件
• 支持ssh remote与notebook互通，本地进行代码开发
• 在线镜像构建，通过Web Shell方式在浏览器中完成构建；并提供各种版本notebook，inference，gpu，python等基础镜像

MLOPS-可视化数据标注

• 支持图/文/音/多模态/大模型多种类型标注功能，用户管理，工作任务分发
• 对接aihub模型市场，支持自动化标注；对接数据集，支持标注数据导入；对接pipeline，支持标注结果自动化训练

MLOPS-拖拉拽建模流程

分布式多机多卡训练

MLOPS-模板自定义

• 和非模板开发相比，使用模板建立应用成本会更低一些，无需开发平台。
• 迁移更加容易，通过模板标准化后，后续应用迁移迭代只需迁移配置模板，简化复杂的配置操作。
• 配置复用，通过简单的配置就可以复用这些能力，算法与工程分离避免重复开发。

MLOPS-流水线调试

• Pipeline调试支持定时执行，支持，补录，并发限制，超时，实例依赖等。
• Pipeling运行，支持变量在任务间输入输出，全局变量，流向控制，模板变量，数据时间等
• Pipeling运行，支持任务结果可视化，图片、csv/json，echart源码可视化

MLOPS-超参搜索

• 界面化呈现训练各组数据，通过图形界面进行直观呈现。
• 减少以往开发调参过程的枯燥感，让整个调参过程更加生动具有趣味性，完全无需丰富经验就能实现更精准的参数控制调节。

MLOPS-自动化零代码推理部署

• 支持模型管理注册，灰度发布，版本回退，模型指标可视化，以及在piepline中进行模型注册
• 推理服务支持多集群，多资源组，异构gpu环境，平台资源统筹监控，VGPU，服务流量分流，复制，sidecar
• 支持0代码的模型发布，gpu推理加速，支持训练推理混部，服务优先级，自定义指标弹性伸缩。

MLOPS-监控报警体系