
简介
CubeStudio 是开源(MIT)云原生一站式机器学习 / 深度学习 / 大模型 AI 平台(MLOps / MaaS),提供算法全链路能力:Notebook 在线开发、拖拉拽 pipeline 编排、超参搜索、多机多卡分布式训练、VGPU 推理服务、DeepSeek 等大模型 SFT 微调与强化学习、vLLM / Ollama 多机推理、私有知识库 LLMOps、AI 模型市场与自动化标注。国内开源 MLOps GitHub Star 第一,数千家企业私有化部署;兼容十余种国产异构算力(昇腾 / 寒武纪 / 海光 / 摩尔 / 沐曦),支持 RDMA 与信创,支持源码交付、可授权改造为自有产品。
擅长的技术栈
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CubeStudio是一款国产化、云原生的一站式开源AI平台,支持大模型全链路部署与管理。其推理服务模块内置vLLM、Ollama、TensorRT-LLM、MindIE等多框架,统一提供OpenAI兼容接口,自动处理张量/流水并行、端口配置与健康检查。平台原生适配昇腾、寒武纪等国产算力,支持多机多卡分布式训练与推理,实现从数据到上线的全流程自动化。通过拖拉拽编排与多租户计费,轻松将Hugging

CubeStudio是一款国产化、云原生的一站式开源AI平台,支持从数据到部署的全链路MLOps,原生适配昇腾、寒武纪等国产算力,深度集成RDMA高速网络与NCCL分布式训练。平台通过自动注入IPC_LOCK、资源调度与参数配置,实现多机多卡训练中RDMA的零代码启用,显著提升大模型训练效率。其项目组级开关与灵活资源申请(如1(roce))简化了复杂环境部署,助力企业私有化集群高效运行高性能AI任

CubeStudio是一款国产化、云原生的一站式开源AI平台,支持从数据到部署的全链路MLOps,原生适配昇腾、寒武纪等国产算力,深度集成RDMA高速网络与NCCL分布式训练。平台通过自动注入IPC_LOCK、资源调度与参数配置,实现多机多卡训练中RDMA的零代码启用,显著提升大模型训练效率。其项目组级开关与灵活资源申请(如1(roce))简化了复杂环境部署,助力企业私有化集群高效运行高性能AI任

CubeStudio是一款国产云原生一站式AI平台,支持从数据到部署的全链路MLOps。其分布式训练体系基于CRD+Operator实现自动建集群,融合gang调度、亲和反亲和与资源打分优化,解决多任务资源死锁与利用率低问题。通过GPU共享、DALI加速、动态资源调整等手段,显著提升算力利用率,原生适配昇腾、寒武纪等国产算力,助力企业高效完成大模型训练与推理。

CubeStudio是一款国产云原生一站式AI平台,支持从数据到部署的全链路MLOps。其分布式训练体系基于CRD+Operator实现自动建集群,融合gang调度、亲和反亲和与资源打分优化,解决多任务资源死锁与利用率低问题。通过GPU共享、DALI加速、动态资源调整等手段,显著提升算力利用率,原生适配昇腾、寒武纪等国产算力,助力企业高效完成大模型训练与推理。

本文介绍了使用TorchServe进行YOLOv11x模型推理的完整流程。首先在Python 3.10环境中安装所需依赖包,包括PyTorch、TorchServe等。然后下载YOLOv11x.pt模型文件并转换为TorchScript格式。接着准备类别名称JSON文件和自定义Handler处理文件,使用torch-model-archiver将模型打包为MAR格式。最后配置TorchServe服
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