资源总览与新手引导
面向 GPU、CPU、内存、存储等资源使用情况提供总览入口，并串联数据处理、模型开发、训练、管理与服务。
典型任务
平台概述
资产与资源概览 (Dashboard)
模型开发与环境管理 (Development Environment)
模型训练 (Model Training)
数据管理 (Data Management)
模型服务与部署 (Model Serving)
安全与审计 (Security & Audit)
AI 调度平台
从数据到模型服务的统一工作台
数据处理
数据集接入、清洗、标注与存储路径管理。
模型开发
Notebook、镜像环境、交互式开发与多框架实验。
模型训练
训练任务、队列调度、资源用量监控和超参调优。
模型管理
模型版本、评估记录和发布前资产管理。
模型服务
在线推理服务部署、服务状态查看和后续运维。
安全审计
用户操作、代码仓、镜像、任务和服务行为留痕。
平台截图
界面能力按使用流程铺开
模型开发环境
支持 Notebook、镜像、任务模板和交互式开发流程，适合科研算法验证与模型调试。
开发实例与远程访问
开发环境支持镜像、端口、数据存储、SSH / Web 访问和节点配置统一管理，方便多人按项目进入同一工作流。
数据集与存储管理
集中管理数据集、数据标注、存储路径和任务输入，便于多项目、多人员协作。
模型训练与超参调优
覆盖训练任务、超参调优、资源队列和执行记录，支撑从实验到批量训练的调度流程。
标注与资源监控
标注服务与运行环境保留实时资源占用视图，便于团队观察 CPU、内存和任务状态。
安全审计与操作记录
保留代码仓、镜像、任务和模型服务相关操作记录，便于权限管理和追踪复盘。
集成资源监控、模型开发、模型训练、数据管理、模型服务和安全审计的人工智能资源调度与任务管理平台。
FAQ
咨询前常见问题
这些问题用于帮助你整理任务条件，具体资源、周期和交付深度仍按项目确认。
CPU 节点、GPU 节点和 NPU 节点怎么选？ +
CPU 更适合大量通用并行计算、批处理和部分传统仿真；GPU 更适合深度学习训练、GPU 加速求解和可视化；NPU 通常用于国产化 AI 训练、推理或适配验证。具体选择需要看软件和任务规模。
显存不够时一定要增加 GPU 卡数吗？ +
不一定。显存不足可能需要降低 batch、使用混合精度、模型切分或更换更大显存卡。增加卡数是否有效取决于训练方式、互联网络和代码并行能力。
资源规格表里的配置是否代表实时库存？ +
资源规格表用于说明可评估的资源类型和配置口径，不等同于实时库存、排队策略或固定交付时间。正式使用前仍需结合任务和当前资源安排确认。
AI 训练任务需要提前准备什么？ +
建议准备模型框架、训练脚本、数据规模、预期显存、运行方式和目标结果。如果已有日志或历史运行配置，也可以一起提供，便于判断瓶颈。
私有化服务器选型为什么要看散热和电源？ +
多 GPU 服务器长期高负载运行时，散热、电源、机箱空间和噪声会直接影响稳定性。只按显卡型号选型容易忽略整机约束。
能否支持国产算力适配？ +
可以先评估国产算力适配路径。需要确认模型框架、算子支持、数据格式、目标硬件和推理或训练目标。是否能迁移以及工作量需要按项目验证。