前言：cube是开源的云原生机器学习平台，目前包含特征平台，支持在/离线特征；数据源管理，支持结构数据和媒体标注数据管理；在线开发，在线的vscode/jupyter代码开发；在线镜像调试，支持免dockerfile，增量构建；任务流编排，在线拖拉拽；开放的模板框架，支持tf/pytorch/spark/ray/horovod/kaldi等分布式训练任务；task的单节点debug，分布式任务的批

开源地址：https://github.com/data-infra/cube-studiocube studio 开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch/o

volcano主要为我们提供index job， 也就是启动多个pod，并为每个pod提供index，role，以及其他role的访问地址。保留单机的代码，添加识别集群信息的代码（多少个worker，当前worker是第几个），添加分工（只处理归属于当前worker的任务），使用volcano这个模板，填上自己的worker数量，每个worker的镜像和启动命令就可以了。3、每个worker里面都

开源地址：https://github.com/tencentmusic/cube-studiomlops平台：cube studio一站式机器学习mlops/llmops平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch/

最开始采用airflow+k8s分布式容器化调度的方案主要是为了解决下面的问题：1、特有环境/特有脚本调度的调度问题2、大数据量任务或大算力任务节点故障和调度管理问题目前已经基于airflow+k8s改造成多用户-分布式-跨集群-容器化调度的平台。airflow官网：https://airflow.apache.org/docs/stable/airflow介绍airflow 是一个编排、调度和监

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mytextStyle={color:"#333",//文字颜色fontStyle:"normal",//italic斜体oblique倾斜fontWeight:"normal",//文字粗细boldbolderlighter100 | 200 | 300 | 400...fontFamily:"sans-serif",//字体系列

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