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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

可提供的服务

暂无可提供的服务

有状态容器实践:k8s集成ceph分布式存储

ubuntu安装ceph# wget -q -O- 'https://download.ceph.com/keys/release.asc' | sudo apt-key add -# echo deb https://download.ceph.com/debian-jewel/ $(lsb_release -sc) main | sudo tee /etc/apt/sources.lis...

#ubuntu#ceph#k8s
CubeStudio 平台简介:国产化云原生一站式开源人工智能平台(MLOps / 大模型全链路)

CubeStudio 是一款国产化、云原生的一站式开源人工智能平台,同时覆盖传统机器学习、深度学习与大模型全链路(MLOps / MaaS / 算力调度 / 训推平台),开源协议 MIT,开源免费商用,开源版本已有数千家企业私有化部署。平台提供多租户与算力纳管调度、算力租赁与 Token 中转站、拖拉拽 Pipeline 任务流编排、多机多卡分布式训练、超参搜索、推理服务、vGPU 虚拟化、云边端

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#云原生#开源#人工智能
CubeStudio 商业版与开源版功能对照:版本选型与人工智能平台采购功能清单

CubeStudio开源与商业版功能对比摘要 CubeStudio是一款国产云原生AI平台,覆盖MLOps全流程,支持传统机器学习、深度学习与大模型开发,适配国产算力并兼容x86/ARM架构。平台提供开源版(MIT协议,免费商用)与商业版(增强企业级功能),核心区别如下: 商业版专属能力:多集群管理、计量计费、国产算力深度调度、大模型推理服务、自动化标注、AIHub模型市场等,支持按需采购部分功能

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#开源#人工智能
python机器学习库sklearn——SGD梯度下降法

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)python数据挖掘系列教程梯度下降法算法详情参考:https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html随机梯度下降(SGD) 是一种简单但又非常高效的方法,主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习,例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归 。Stochastic Gradient Descent (

#python#机器学习#sklearn
cube studio开源一站式云原生机器学习平台-架构(二)

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

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#云原生#机器学习#开源
python机器学习库sklearn——支持向量机svm

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)python数据挖掘系列教程支持向量机svm的相关的知识内容可以参考https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78823919支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数(称为支持向量)中使用训练集的...

#python#机器学习#数据挖掘 +1
python机器学习库sklearn——决策树

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)python数据挖掘系列教程决策树的相关的知识内容可以参考http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78795504本文只讲述sklearn中如何使用决策树。其中需要安装numpy 、pandas 、matplotlib、sklearn 、pydotplus库...

#python#机器学习#数据挖掘 +2
python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)python教程全解安装pip install lightgbmgitup网址:https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM

#python#机器学习#数据挖掘
cube studio开源一站式云原生机器学习平台-加速分布式任务的运行效率

cube是tme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

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#机器学习#分布式#云原生
cube studio开源一站式云原生机器学习平台--pytorch分布式训练

在单机单卡,或者单机多卡无法在有限时间内完成训练的情况下,我们就需要使用多机多卡分布式训练,在多机多卡分布式训练主要存在几个难点:1、分布式多机多卡集群2、pytorch多机多卡分布式训练代码3、多机多卡分布式训练gpu利用率问题分布式训练集群...

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#机器学习#云原生#pytorch
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