📄️ 工作空间
工作空间相当于您的工作目录,所有工程代码,开发成果物,运行中产生的日志等都会存储到工作空间中。
📄️ 数据集
数据集,顾名思义:数据的集合,AI模型训练过程中需要使用的数据。
📄️ 共享流量包
您在使用Jupyter Notebook,操作数据集,在线浏览工作空间内容或您发布的API被访问时,都会使用到网络流量。
📄️ Notebook
Notebook即Jupyter Notebook,在AILines系统中指的是Juypter Notebook的运行环境。
📄️ 分布式训练
在分布式训练中,训练模型的工作负载被拆分并在多个微型处理器(称为工作节点)之间共享。这些工作节点并行工作以加速模型训练。分布式训练可用于传统的ML模型,但更适合计算和时间密集型任务,例如用于训练深度神经网络的深度学习。
🗃️ 模型构建
4 个项目
📄️ 部署
部署: 如果模型已进行打包构建操作,部署操作可以将模型发布到集群中。
📄️ 开放API服务
开放API服务: 是将已部署的服务进行发布的能力,部署的模型发布成开放API服务后,外部即可通过 静态Token 进行访问。
📄️ 工作流
工作流: 可以编排一系列的步骤,然后让它们按照一定的顺序和依赖关系运行;如训练 -> 构建 -> 部署。
📄️ 数据库
平台目前支持3种类型的数据库,关系型数据库,向量数据库以及图数据库。
📄️ 对象存储
对象存储用于存储管理比较的大文件,方便在集群内部转存。
🗃️ AI应用
2 个项目