同步更新旧仓库 tencent/cube-studio

Cube Studio

English | 简体中文

整体架构

帮助文档

https://github.com/data-infra/cube-studio/wiki

开源共建

学习、部署、体验、开源建设、商业合作 欢迎来撩。或添加微信luanpeng1234，备注<开源建设>

公司

功能清单

cube studio是 开源一站式云原生机器学习平台，目前主要包含

模块分组	功能模块	功能清单
基础能力	项目组管理	AI平台需要通过项目划分， 支持配置相应项目组用户的权限， 任务/服务的挂载，资源组，集群，服务代理， 项目组内角色应用
基础能力	网络	支持非80端口， 支持公网/域名， 支持反向代理和内网穿透方式访问， 支持https
基础能力	用户管理 角色管理/权限管理	管理平台用户的基本信息，组织架构，支持账号密码，rbac权限体系。 增加修改和删除，清理等操作的历史记录
基础能力	计量计费功能	1、支持平台资源限制的分配和查看；项目组资源限制，租户资源限制、任务资源限制，项目组下个人的资源限制，包括开发资源，训练资源、推理资源等。   额度限制限制在notebook，docker构建，pipeline，超参搜索，内部服务，推理服务中的生效。限制支持单任务，并行任务总和和历史任务总和等方法 2、提供统一的开发、训练、推理服务资源监控，从租户、项目、任务角度分析模型资源分配及使用情况。  3、支持自定义计费模式，通过计量结果自定义获取计费值
基础能力	SSO单点登录	账号密码注册自动登录， 支持对接公司账号体系AUTH_OID/AUTH_LDAP/AUTH_REMOTE_USER等登录注册方式， 支持消息推送。 增加登录验证，强密码，远程用户，登录频率限制，密码密文传输等
基础能力	支持多种算力	提供多种规格的资源支持不同的使用场景，cpu/gpu等 支持T4/V100/A100等多种卡型， 支持arm64芯片， 支持vgpu等模式。 支持国产gpu，支持调度海光dcu，华为npu，寒武纪mlu，天数智芯GPU， 支持rdma调度，mellanox。 支持gpu禁用模型，共享模式，独占模式
基础能力	多资源组/多集群	支持划分多资源组， 支持ipvs的k8s网络模式， 支持多k8s集群， 支持containerd容器运行态
基础能力	边缘集群	支持边缘集群模式，支持边缘节点开发，训练，推理
基础能力	serverless集群模式	支持腾讯云serverless集群模式，（notebook,pipeline,推理服务模块支持） 阿里云serverless集群模式（notebook,pipeline,推理服务模块支持）
基础能力	数据库存储	支持外部mysql作为元数据库 支持外部postgres作为元数据库
基础能力	机器资源管理	web界面控制机器调度类型，所属资源组，是否启动rdma，是否启动vgpu，可用任务场景等
基础能力	存储盘管理	支持web界面添加存储盘，支持项目组绑定，notebook pipeline 推理服务，直接在pod中挂载外部分布式存储。 支持nfs，cfs，oss，nas，cos，glusterfs，cephfs，s3/minio
基础能力	国际化能力	mlops支持配置多语言配置，目前支持中英文
数据管理	数据地图	元数据库表管理，指标，维表
数据管理	数据计算	sqllab交互查询，支持mysql，postgresql，clickhouse，hive，presto等计算引擎
数据管理	ETL编排	数据ETL任务流编排，任务管理等对接公司数据中台相应计算/调度引擎
数据管理	数据集管理	允许用户随时上传样本集（图片、音频、文本等）， 支持sdk进行数据集对接， 支持数据集一键探索功能
数据管理	数据标注	支持标注平台，图/文/音/多模态各类型标注能力， 对接一站式机器学习平台，支持自动化标注(需购买aihub)： 支持目标识别，目标边界识别，目标遮罩识别，图片分类，图片描述，ocr，关键点检测。支持大模型自动化标注：文本分类，文本翻译，命名实体识别，阅读理解，问答，摘要提取。
开发环境	镜像功能	镜像仓库/镜像管理/在线构建镜像。同时提供平台所有镜像，包括模板镜像/服务镜像/notebook镜像/gpu基础环境的构建方法和构建后镜像， 支持dockerfile在线构建 支持同一仓库多个秘钥配置
开发环境	notebook	支持基于开源的Jupyterlab/vscode，提供在线的交互式开发调试工具； 提供多种可选环境ide和开发示例，支持资源类型选择 支持大数据版本，机器学习版本，深度学习版本 大数据版本支持用户信息，hdfs客户端，hive客户端和spark客户端 支持ssh remote与notebook对接远程开发，方便快速将本地代码提交到平台的训练环境。 ssh隧道代理，单端口开放 支持matlab，Rstudio等在线ide 支持gpu，cpu，内存，监控，支持git交互 支持自定义notebook镜像，便于封装公司自己的notebook 多环境notebook，支持R语言/julia语言/python2.7/python3.6/python3.7/python3.8/python3.9/python3.10环境和cube-studio专有环境 支持 tensorboard任务可视化 notebook支持环境镜像保存 jupyter支持密码保护 notebook支持整卡占用，虚拟卡占用，gpu共享占用 支持notebook启动自动初始化环境
模型训练	拖拉拽任务流编排调试	提供拖拽式交互开发环境，支持开发者以拖拽的方式完成业务逻辑的PIPLINE； 支持单任务调试， 训练支持多种资源规格（CPU、GPU等），支持卡型的选择，超时重试等。 任务支持独占和共享占用gpu 分布式任务模板支持单任务调试用户镜像而非模板镜像 支持rdma资源占用 支持gpu不同厂商，不同卡型的占用 分布式任务模板支持gpu型号透传，rdma资源透传，拉取秘钥透传 pipeline调试，支持定时调度，补录，并发限制，超时，实例依赖等， 任务管理， workflow实例管理， 资源监控， 支持任务输入输出， 任务流全局变量， 文本/图片/echart结果可视化， 支持 workflow暂停和恢复。 支持任务流优先级 支持单任务和pipeline运行中任务监听端口提供运行中服务监听能力 任务流支持任务推荐 定时调度支持最大保留实例数 pipeline支持任务流优先级
模型训练	主流功能算子	基础算子： 自定义镜像， 逻辑节点， python 数据同步： 数据集导入，(支持huggingface数据集) datax，datax-import 模型导入(支持huggingface模型) 数据处理工具： hadoop/spark作业提交， volcanojob/ray分布式数据处理， sparkjob hadoop支持hadfs，hive命令，spark命令 特征处理： - 数据合并，包含union、join操作 - 去除重复样本 - 数据变换，包括boxcox转换、二值化、数据类型转换、dct变换、根据函数转换、ma移动平均、多项式展开 - 非数值型变量处理，包括hash、根据统计量转换、one-hot - 异常值检测 - 获取变量的统计量 - 去除值过于单一的变量 - 删除缺失率过高的值 - 填充缺失值 - 数据离散化，等宽、等频、聚类离散化 - 标准化、正则化、归一化，有最大绝对值归一化、最大最小归一化、z_score标准化 - 索引处理，包含增加索引、索引转列、列索引重命名 - 排序 - 执行sql - hadamard乘积 - 特征组合，用于衍生特征 - 降维，包括pca降维和卡方降维 - 特征重要性，通过随机森林、逻辑回归、xgboost等模型计算特征重要性，可计算特征的iv值、互信息值、方差等 - 考察特征向量间的相关性 - 数据拆分，包括列内拆分、列间拆分、行间拆分、svd奇异值分解 - 采样，包括随机采样、分层采样、过采样、欠采样 传统机器学习： ray-sklearn分布式， xgb单机训练推理 传统机器学习算法： ar/arima时间序列算法/random-forest/random-forest-regression/lr/lightgbm/knn/kmean/gbdt/decision-tree/pca/lda/catboost/xgb/超参搜索 分布式深度学习框架： tf/pytorch/mxnet/horovod/paddlejob/mindspore分布式训练 分布式加速框架： mpi/colossalai/deepspeed/horovod/megatron 模型处理： 模型评估， 模型格式转换 模型服务化： 模型注册， 模型离线推理, 模型部署 媒体分布式处理： 分布式媒体下载， 视频提取图片， 视频提取图片
模型训练	算子自定义	支持算子自定义，通过web界面操作将自定义算法代码镜像，注册为可被他人复用的pipeline算子
模型训练	自动学习	面向非AI背景的用户提供自动学习服务，用户选择某一个场景之后，上传训练数据即可自动开始训练和模型部署，支持示例automl任务流导入导出
模型训练	自定义镜像	面向高级 AI 开发者，提供自定义训练作业（执行环境 + 代码）功能；
模型训练	自动调参	基于单机/分布式自动超参搜索
模型训练	TensorBoard作业	实时/离线观察模型训练过程中的参数和指标变化情况
模型管理 推理服务	内部服务	支持开发或运维工具快捷部署，提供mysql-web，postgresql web，mobgo web， redis web，neo4j，rstudio等开源工具
模型管理 推理服务	模型管理	模型管理用于对模型多版本管理，支持模型发布为推理服务
模型管理 推理服务	推理服务	支持ml/tf/pytorch/tentortrt/onnx常规模型的多版本的0代码发布。 支持gpu卡型选择，支持vgpu，独占，共享占用， 支持cpu/mem/gpu等弹性伸缩， 支持服务优先级， 支持远程模型路径,支持流量分流，流量复制，sidecar配置，支持泛域名配置，支持配置文件挂载，启动目录/命令/环境变量/端口/指标/健康检查等 支持调试环境/测试环境/生产环境 支持域名/ip代理多种形式 支持服务负载指标监控 支持多版本服务滚动升级和回滚， 支持单pod滚动发布 支持禁用 k8s service负载均衡器 支持大模型分布式推理 提供ml/tf/pytorch/tentortrt/onnx常规模型推理服务镜像 支持用户自定义模型推理镜像 支持定时伸缩容 支持配置服务的jwt认证功能
监控	整体资源	所有集群，所有计算机器的使用情况，包括机器的所属集群，所属资源组，机器ip，cpu/gpu类型和卡型，当前cpu/内存/gpu的使用率 所有集群，所有计算pod的使用情况，包括pod所属集群，所属资源组，所属命名空间，调度ip，pod名称，启动用户，cpu，gpu，内存的申请使用率 整体资源页面，支持管理员批量删除
监控	监控体系	所有机器的gpu资源的使用情况， 所有机器的内存/cpu/网络io/磁盘io的负载情况， 所有pod的内存/cpu/gpu/网络io负载情况 所有推理服务的内存/cpu/gpu/qps/吞吐/vgpu负载情况 支持ib流量监控
模型应用市场	模型应用管理方案	提供cubestudio sdk，提供模型开发规范和使用规范
模型应用市场	模型应用管理方案	提供web端模型应用体验，支持同步/异步推理
模型应用市场	模型应用管理方案	提供开发多个python cuda版本的基础镜像
模型应用市场	预训练模型	提供视觉，听觉，nlp，多模态等400+预训练模型，提供预训练模型的模型加载和推理能力，可直接一键部署服务，并提供api
模型应用市场	模型市场	aihub应用对接cube-studio平台进行卡片式展示
模型应用市场	模型一键开发	提供一键转notebook开发，提供符合当前模型所需环境的jupyter
模型应用市场	模型一键微调	支持一键转pipeline微调链路，包括示例数据集下载，微调，模型注册，模型部署，支持微调后模型部署
模型应用市场	模型一键部署web	提供模型一键部署提供手机端和pc端web界面和api，和demo示例弹窗演示
模型应用市场	模型自动化标注	支持部署对接labelstudio自动化标注
模型应用市场	数据集sdk	支持通过python sdk搜索上传下载数据集，支持数据集的加解密/解压缩/数据集基础信息查看等
模型应用市场	notebook sdk	支持通过api，对接cube-studio创建notebook，并跳转到指定目录，用于其他算法平台在当前平台的调试和演示
模型应用市场	pipeline训练sdk	支持AI开发主流语言 Python，提供Python SDK支持用户通过SDK来进行pipeline任务流管理和训练任务启动以及任务流编排
模型应用市场	推理服务sdk	提供python sdk，对接cube tudio进行推理服务的发布，服务升级
大模型	大模型分布式多机多卡	支持分布式多机多卡训练，例如mpi/deepspeed/Colossal-AI
大模型	支持大模型推理aihub形式	支持openjourney/gpt3/yuan/sd-v1.5/sd-v2/sd-v3/Stable Cascade/Stable Diffusion XL/chatglm/llama/chinese-alpaca/qwen/gemma/yi/aquilachat2部署
大模型	支持大模型推理openai接口	支持fastchat+vllm大模型推理，支持推理加速+流式接口
大模型	支持大模型微调	支持 chatglm2/chatglm3/chatglm4/llama3-chinese/qwen lora微调，支持 llama-factory 100+llm微调
大模型	智能对话	提供支持多场景对话，支持提示词构建，推理接口配置，llm问答，支持问询中模型切换，清理，历史上下文
大模型	私有知识库	私有知识库配置，私有知识库召回
大模型	私有知识库	支持召回列表模式
大模型	私有知识库	支持 aigc模式
大模型	私有知识库	支持微信公众号服务号对接
大模型	私有知识库	支持企业微信群聊机器人对接
大模型	私有知识库	支持钉钉群聊机器人对接

支持模板

提示：

• 1、可自由定制任务插件，更适用当前业务需求

模块	模板	类型	文档地址
数据导入导出	datax	单机	job-template/job/datax/README.md
数据导入导出	数据集导入	单机	job-template/job/dataset/README.md
数据导入导出	模型导入	单机	job-template/job/model_download/README.md
数据预处理	data-process	单机	job-template/job/data-process/README.md
数据处理工具	hadoop	单机	job-template/job/hadoop/README.md
数据处理工具	ray	分布式	job-template/job/ray/README.md
数据处理工具	volcanojob	分布式	job-template/job/volcano/README.md
特征处理	feature-process	单机	job-template/job/feature-process/README.md
机器学习框架	ray-sklearn	分布式	job-template/job/ray-sklearn/README.md
机器学习算法	random_forest	单机	job-template/job/random_forest/README.md
机器学习算法	lr	单机	job-template/job/lr/README.md
机器学习算法	lightgbm	单机	job-template/job/lightgbm/README.md
机器学习算法	knn	单机	job-template/job/knn/README.md
机器学习算法	kmeans	单机	job-template/job/kmeans/README.md
机器学习算法	nni	单机	job-template/job/hyperparameter-search-nni/README.md
机器学习算法	xgb	单机	job-template/job/xgb/README.md
机器学习算法	gbdt	单机	job-template/job/gbdt/README.md
机器学习算法	decision-tree	单机	job-template/job/decision_tree/README.md
机器学习算法	bayesian	单机	job-template/job/bayesian/README.md
机器学习算法	adaboost	单机	job-template/job/adaboost/README.md
深度学习	tfjob	分布式	job-template/job/tf/README.md
深度学习	pytorchjob	分布式	job-template/job/pytorch/README.md
深度学习	paddle	分布式	job-template/job/paddle/README.md
深度学习	mxnet	分布式	job-template/job/mxnet/README.md
深度学习	mindspore	分布式	job-template/job/mindspore/README.md
深度学习	horovod	分布式	job-template/job/horovod/README.md
深度学习	mpi	分布式	job-template/job/mpi/README.md
深度学习	colossalai	分布式	job-template/job/colossalai/README.md
深度学习	deepspeed	分布式	job-template/job/deepspeed/README.md
深度学习	megatron	分布式	job-template/job/megatron/README.md
模型处理	model-evaluation	单机	job-template/job/model_evaluation/README.md
模型服务化	model-convert	单机	job-template/job/model-convert/README.md
模型服务化	model-register	单机	job-template/job/model_register/README.md
模型服务化	deploy-service	单机	job-template/job/deploy-service/README.md
模型服务化	model-offline-predict	分布式	job-template/job/offline-predict/README.md
多媒体类	media-download	分布式	job-template/job/video-audio/README.md
多媒体类	video-img	分布式	job-template/job/video-audio/README.md
多媒体类	video-audio	分布式	job-template/job/video-audio/README.md
大模型	llama	单机多卡	job-template/job/llama-factory
大模型	chatglm	单机多卡	job-template/job/llama-factory
大模型	qwen	单机多卡	job-template/job/llama-factory
大模型	deepseek	单机多卡	job-template/job/llama-factory
大模型	llama-factory	单机多卡	job-template/job/llama-factory

平台简介

完整的平台包含

• 1、机器的标准化
• 2、分布式存储(单机可忽略)、k8s集群、监控体系(prometheus/efk/zipkin)
• 3、基础能力(tf/pytorch/mxnet/valcano/ray等分布式，nni/ray超参搜索)
• 4、平台web部分(oa/权限/项目组、在线构建镜像、在线开发、pipeline拖拉拽、超参搜索、推理服务管理等)

算力/存储/用户管理

算力：

• 云原生统筹平台cpu/gpu等算力
• 支持划分多资源组，支持多k8s集群，多地部署
• 支持T4/V100/A100/昇腾/dcu/VGPU等异构GPU/NPU环境
• 支持边缘集群模式，支持边缘节点上开发/训练/推理
• 支持鲲鹏芯片arm64架构，RDMA

存储：

• 自带分布式存储，支持多机分布式下文件处理
• 支持外部存储挂载，支持项目组挂载绑定
• 支持个人存储空间/组空间等多种形式
• 平台内存储空间不需要迁移

用户权限：

• 支持sso登录，对接公司账号体系
• 支持项目组划分，支持配置相应项目组用户的权限
• 管理平台用户的基本信息，组织架构，rbac权限体系

多集群管控

cube支持多集群调度，可同时管控多个训练或推理集群。在单个集群内，不仅能做到一个项目组内对在线开发、训练、推理的隔离，还可以做到一个k8s集群下多个项目组算力的隔离。另外在不同项目组下的算力间具有动态均衡的能力，能够在多项目间共享公共算力池和私有化算力池，做到成本最低化。

分布式存储

cube会自动为用户挂载用户的个人目录，同一个用户在平台任何地方启动的容器，其用户个人子目录均为/mnt/$username。可以将pvc/hostpath/memory/configmap等挂载成容器目录。同时可以在项目组中配置项目组的默认挂载，进而实现一个项目组共享同一个目录等功能。

在线开发

• 系统多租户/多实例管理，在线交互开发调试，无需安装三方控件，只需浏览器就能完成开发。
• 支持vscode，jupyter，Matlab，Rstudio等多种在线IDE类型
• Jupyter支持cube-studio sdk，Julia，R，python，pyspark多内核版本，

• 支持c++，java，conda等多种开发语言，以及tensorboard/git/gpu监控等多种插件
• 支持ssh remote与notebook互通，本地进行代码开发
• 在线镜像构建，通过Web Shell方式在浏览器中完成构建；并提供各种版本notebook，inference，gpu，python等基础镜像

标注平台：

• 支持图/文/音/多模态/大模型多种类型标注功能，用户管理，工作任务分发
• 对接aihub模型市场，支持自动化标注；对接数据集，支持标注数据导入；对接pipeline，支持标注结果自动化训练

拖拉拽pipeline编排

1、Ml全流程

数据导入，数据预处理，超惨搜索，模型训练，模型评估，模型压缩，模型注册，服务上线，ml算法全流程

2、灵活开放

支持单任务调试、分布式任务日志聚合查看，pipeline调试跟踪，任务运行资源监控，以及定时调度功能(包含补录，忽略，重试，依赖，并发限制，过期淘汰等功能)

分布式框架

1、训练框架支持分布式（协议和策略）
2、代码识别分布式角色（有状态）
3、控制器部署分布式训练集群（operator）
4、配置分布式训练集群的部署（CRD）

多层次多类型算子

以k8s为核心，
1、支持tf分布式训练、pytorch分布式训练、spark分布式数据处理、ray分布式超参搜索、mpi分布式训练、horovod分布式训练、nni分布式超参搜索、mxnet分布式训练、volcano分布式数据处理、kaldi分布式语音训练等，
2、 以及在此衍生出来的分布式的数据下载，hdfs拉取，cos上传下载，视频采帧，音频抽取，分布式的训练，例如推荐场景的din算法，ComiRec算法，MMoE算法，DeepFM算法，youtube dnn算法，ple模型，ESMM模型，双塔模型，音视频的wenet，containAI等算法的分布式训练。

功能模板化

• 和非模板开发相比，使用模板建立应用成本会更低一些，无需开发平台。
• 迁移更加容易，通过模板标准化后，后续应用迁移迭代只需迁移配置模板，简化复杂的配置操作。
• 配置复用，通过简单的配置就可以复用这些能力，算法与工程分离避免重复开发。

为了避免重复开发，对pipeline中的task功能进行模板化开发。平台开发者或用户可自行开发模板镜像，将镜像注册到平台，这样其他用户就可以复用这些功能。平台自带模板在job-template目录下

流水线调试

• Pipeline调试支持定时执行，支持，补录，并发限制，超时，实例依赖等。
• Pipeling运行，支持变量在任务间输入输出，全局变量，流向控制，模板变量，数据时间等
• Pipeling运行，支持任务结果可视化，图片、csv/json，echart源码可视化

nni超参搜索

界面化呈现训练各组数据，通过图形界面进行直观呈现。 减少以往开发调参过程的枯燥感，让整个调参过程更加生动具有趣味性，完全无需丰富经验就能实现更精准的参数控制调节。

# 上报当前迭代目标值
nni.report_intermediate_result(test_acc)
# 上报最终目标值
nni.report_final_result(test_acc)

# 接收超参数为输入参数
parser.add_argument('--batch_size', type=int)

推理服务

0代码发布推理服务从底层到上层，包含服务网格，serverless，pipeline，http框架，模型计算。

• 服务网格阶段：主要工作是代理流量的中转和管控，例如分流，镜像，限流，黑白名单之类的。

• serverless阶段：主要为服务的智能化运维，例如服务的激活，伸缩容，版本管理，蓝绿发布。

• pipeline阶段：主要为请求在各数据处理/推理之间的流动。推理的前后置处理逻辑等。

• http/grpc框架：主要为处理客户端的请求，准备推理样本，推理后作出响应。

• 模型计算：模型在cpu/gpu上对输入样本做前向计算。

主要功能：

• 支持模型管理注册，灰度发布，版本回退，模型指标可视化，以及在piepline中进行模型注册
• 推理服务支持多集群，多资源组，异构gpu环境，平台资源统筹监控，VGPU，服务流量分流，复制，sidecar
• 支持0代码的模型发布，gpu推理加速，支持训练推理混部，服务优先级，自定义指标弹性伸缩。

监控和推送

监控：cube-studio集成prometheus生态，可以监控包括主机，进程，服务流量，gpu等相关负载，并配套grafana进行可视化

推送：cube-studio开放推送接口，可自定义推送给企业oa系统

AIHub

• 系统自带通用模型数量400+，覆盖绝大数行业场景，根据需求可以不断扩充。
• 模型开源、按需定制，方便快速集成，满足用户业务增长及二次开发升级。
• 模型标准化开发管理，大幅降低使用门槛，开发周期时长平均下降30%以上。

• AIHub模型可一键部署为WEB端应用，手机端/PC端皆可，实时查看模型应用效果
• 点击模型开发即可进入notebook进行模型代码的二次开发，实现一键开发
• 点击训练即可加入自己的数据进行一键微调，使模型更贴合自身场景

GPT训练微调

• cube-studio支持deepspeed/colossalai等分布式加速框架，可一键实现大模型多机多卡分布式训练
• AIHub包含gpt/AIGC大模型，可一键转为微调pipeline，修改为自己的数据后，便可以微调并部署

GPT-RDMA

rdma插件部署后，k8s机器可用资源

capacity:
  cpu: '128'
  memory: 1056469320Ki
  nvidia.com/gpu: '8'
  rdma/hca: '500'

代码分布式训练中使用IB设备

export NCCL_IB_HCA=mlx5
export MLP_WORKER_GPU=$GPU_NUM
export MLP_WORKER_NUM=$WORLD_SIZE
export MLP_ROLE_INDEX=$RANK
export MLP_WORKER_0_HOST=$MASTER_ADDR
export MLP_WORKER_0_PORT=$MASTER_PORT

gpt私有知识库

• 数据智能模块可配置专业领域智能对话，快速敏捷使用llm
• 可为某个聊天场景配置私有知识库文件，支持主题分割，语义embedding，意图识别，概要提取，多路召回，排序，多种功能融合

gpt智能聊天

• 可以将智能会话与AIHub相结合，例如下面AIGC模型与聊天会话
• 可使用Autogpt方式串联所有aihub模型，进行图文音智能化处理
• 智能会话与公共直接打通，可在微信公众号中进行图文音对话

数据中台对接

为了加速AI算法平台的使用，cube-studio支持对接公司原有数据中台，包括数据计算引擎sqllab，元数据管理，指标管理，维表管理，数据ETL，数据集管理

三种方式部署

针对企业需求，根据不同场景对计算实时性的不同需求，可以提供三种建设模式

模式一：私有化部署——对数据安全要求高、预算充足、自己有开发能力
模式二：边缘集群部署——算力分散，多个子网环境的场景，或边缘设备场景
模式三：serverless集群——成本有限，按需申请算力的场景

边缘计算

通过边缘集群的形式，在中心节点部署平台，并将边缘节点加入调度，每个私有网用户，通过项目组，将notebook，pipeline，service部署在边缘节点

• 1、避免数据到中心节点的带宽传输
• 2、避免中心节点的算力成本，充分利用边缘节点算力
• 3、避免边缘节点的运维成本

Cube Studio 快速上手指南

Cube Studio 是一款开源的一站式云原生机器学习平台，提供从项目管理、资源调度、模型开发到训练推理的全流程支持。

环境准备

在部署前，请确保满足以下系统要求和前置依赖：

• 操作系统: Linux (推荐 CentOS 7+/Ubuntu 18.04+)
• 容器编排: Kubernetes 集群 (v1.20+)
  • 支持多集群架构
  • 网络模式支持 IPVS
  • 容器运行时支持 containerd
• 硬件资源:
  • 支持 x86_64 及 ARM64 架构
  • 算力支持：CPU、GPU (NVIDIA T4/V100/A100 等)
  • 国产算力适配：海光 DCU、华为 NPU、寒武纪 MLU、天数智芯 GPU 等
  • 高级特性：支持 vGPU、RDMA (Mellanox) 调度
• 其他依赖:
  • Docker
  • Helm (用于应用编排)
  • MySQL/PostgreSQL (元数据存储)
  • MinIO/Ceph (对象存储，用于模型和数据持久化)

提示：平台支持多种网络访问方式，包括非 80 端口、公网域名、反向代理及内网穿透，并原生支持 HTTPS。

安装步骤

由于 Cube Studio 基于 Kubernetes 构建，推荐使用 Helm 进行部署。以下是标准安装流程：

1. 添加 Helm Chart 仓库

   helm repo add cube-studio https://data-infra.github.io/cube-studio/
   helm repo update
   

2. 创建命名空间

   kubectl create namespace cube-studio
   

3. 安装 Cube Studio 使用默认配置安装（生产环境建议修改 values.yaml 配置存储类、数据库地址及资源限制）：

   helm install cube-studio cube-studio/cube-studio -n cube-studio
   

4. 验证部署状态 等待所有 Pod 运行就绪：

   kubectl get pods -n cube-studio
   

   当所有组件状态为 Running 时，表示安装成功。

5. 获取访问地址

   • 若配置了 Ingress，直接访问绑定的域名。
   • 若使用 NodePort 或本地测试，可通过端口转发访问：

   kubectl port-forward svc/cube-studio-server -n cube-studio 8080:80
   

   然后在浏览器打开 http://localhost:8080。

基本使用

安装完成后，您可以按照以下步骤开始使用平台的核心功能：

1. 初始化与登录

• 访问平台首页，使用默认管理员账号登录（初始密码请参考 Helm 安装后的输出日志或通过 Secret 查看）。
• SSO 集成：如需对接企业账号体系，可在“系统设置”中配置 AUTH_LDAP 或 AUTH_OID 实现单点登录。

2. 创建项目组

平台采用多租户隔离机制，使用前需创建项目组：

• 进入 项目组管理 模块。
• 点击“新建项目”，填写项目名称（如 demo-project）。
• 配置该项目的资源配额（CPU/GPU 限额）、挂载存储及成员权限（RBAC）。

3. 启动开发环境 (Notebook)

• 进入刚创建的项目，选择 开发服务。
• 点击“新建实例”，选择镜像（支持自定义 Docker 镜像）和资源配置（如 1 CPU, 2GB Mem, 1 NVIDIA T4）。
• 启动后，点击“打开 Jupyter"，即可在浏览器中进行代码编写、数据探索和模型调试。

4. 提交训练任务

• 在 任务管理 模块中，点击“新建任务”。
• 选择算法镜像或上传自定义代码包。
• 配置超参数、数据集路径及输出模型路径。
• 提交任务后，平台将自动调度至合适的集群节点（支持断点续训和日志实时查看）。

5. 资源监控与计量

• 在 计量计费 模块，可查看租户、项目及个人的资源使用情况（开发、训练、推理资源）。
• 支持自定义计费规则，对超出额度的任务进行限制或告警。

---

更多详细功能文档及进阶用法，请访问官方 Wiki：https://github.com/data-infra/cube-studio/wiki