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2025年1月
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曙光人工智能服務(wù)平臺(tái)SothisAI 系列產(chǎn)品極大的降低了用戶切入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)成本和技術(shù)成本，提供一套容器化的集群調(diào)度以及深度學(xué)習(xí)私有云服務(wù)方案。SothisAI 采用Slurm、K8S雙調(diào)度引擎融合容器彈性擴(kuò)展技術(shù)的方式，實(shí)現(xiàn)了資源的動(dòng)態(tài)高效調(diào)度，應(yīng)用的快速分發(fā)，和進(jìn)程級(jí)隔離。支持多種編譯環(huán)境及常見深度學(xué)習(xí)框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。提供了豐富的數(shù)據(jù)集和典型網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)支持內(nèi)容分享和應(yīng)用發(fā)布功能，協(xié)助構(gòu)建平臺(tái)微生態(tài)。最終幫助用戶將更多的精力聚焦至垂直應(yīng)用的開發(fā)和優(yōu)化。SothisAI平臺(tái)目前已在多所高校、研究中心部署使用。
人工智能開發(fā)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理、容器云
基于容器技術(shù)，應(yīng)用容器化，資源動(dòng)態(tài)彈性擴(kuò)展， 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開發(fā)和應(yīng)用環(huán)境秒級(jí)部署
實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型在線編寫、模型訓(xùn)練、超參調(diào)優(yōu)、模型驗(yàn)證和模型發(fā)布等流程完全覆蓋
數(shù)據(jù)集、模型代碼、模型權(quán)重等多維內(nèi)容共享； 在線自定義開發(fā)環(huán)境，并支持鏡像固化和自助發(fā)布
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架，提供GUI、SSH、Jupyter等多種接入方式
面向不同應(yīng)用行業(yè)提供豐富的典型數(shù)據(jù)集支持， 如ImageNet、MNIST、MTVL等
產(chǎn)品概述
企業(yè)級(jí)分布式人工智能解決方案，通過分布式集群最大化提高資源使用率，支持高并發(fā)、資源動(dòng)態(tài)彈性擴(kuò)展；融合容器技術(shù)，應(yīng)用容器化，支持公有容器鏡像倉庫、私有倉庫，應(yīng)用遷移方便快捷，實(shí)現(xiàn)可視化管理。
降低深度學(xué)習(xí)框架使用門檻，改善客戶體驗(yàn)，為用戶提供深度學(xué)習(xí)云服務(wù)，幫助用戶借助強(qiáng)大的計(jì)算力，發(fā)掘AI潛能，服務(wù)實(shí)際業(yè)務(wù)。
提供數(shù)據(jù)集管理、模型管理、訓(xùn)練等服務(wù)；支持Caffe/TensorFlow等多種深度學(xué)習(xí)框架；靈活的資源調(diào)度策略，使訓(xùn)練過程更加高效、彈性，極大的簡化了企業(yè)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。
可廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等各種場景。幫助用戶輕松部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，進(jìn)行手動(dòng)、自動(dòng)標(biāo)注，訓(xùn)練，發(fā)布模型，模型服務(wù)發(fā)布，專注核心業(yè)務(wù)，快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)開發(fā)和迭代。
使命
“建立計(jì)算和人之間緊密的連接，計(jì)算無處不在，讓計(jì)算觸手可及”，期望幫助科學(xué)家、工程師、研究者更快速的進(jìn)行業(yè)務(wù)迭代，更加聚焦在業(yè)務(wù)上，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到智能化轉(zhuǎn)型。
用戶價(jià)值
通過系統(tǒng)，用戶可以實(shí)現(xiàn)從標(biāo)注、訓(xùn)練、推理、推理服務(wù)、完善的數(shù)據(jù)集、算法庫等一系列業(yè)務(wù)服務(wù)，同時(shí)支持tensorflow、caffe等十多種深度學(xué)習(xí)框架，可以為眾多行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策和科學(xué)突破提供巨大動(dòng)力，目前使用客戶超過1000家，其中超過家位列全球行業(yè)頂級(jí)企業(yè)。
技術(shù)參數(shù)
| 多框架支持 | 支持Caffe、TensorFlow、PyTorch、MxNet、Keras等主流深度學(xué)習(xí)框架 | ||
| 容器化調(diào)度 | 應(yīng)用容器化；支持容器彈性動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，容器鏡像自定義，容器生命周期管理等功能 | ||
| 多界面支持 | 提供Shell命令行、Jupyter腳本和Web圖形化三種接入方式 | ||
| 在線訓(xùn)練 | 可在線提交深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練作業(yè)，實(shí)時(shí)查看訓(xùn)練進(jìn)度和日志，隨時(shí)接入訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行深度調(diào)試 | ||
| 模型管理 | 支持在線編輯和管理模型，并提供模型的超參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)功能 | ||
| 推理驗(yàn)證 | 提供模型的在線保存和推送功能，支持模型的在線實(shí)時(shí)推理驗(yàn)證 | ||
| 分享訂閱 | 支持平臺(tái)用戶的數(shù)據(jù)、模型、鏡像等內(nèi)容的分享、發(fā)布和訂閱操作 | ||
| 調(diào)度策略 | 支持作業(yè)優(yōu)先級(jí)、資源限額、公平共享、作業(yè)回填、作業(yè)搶占等多種資源調(diào)度策略 | ||
| 二次開發(fā) | 提供RestFul格式的二次開發(fā)接口，可以在此平臺(tái)基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā) | ||
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