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2025年1月
服務(wù)熱線:400-810-0466
曙光人工智能服務(wù)平臺SothisAI 系列產(chǎn)品極大的降低了用戶切入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)濟成本和技術(shù)成本,提供一套容器化的集群調(diào)度以及深度學(xué)習(xí)私有云服務(wù)方案,。SothisAI 采用Slurm,、K8S雙調(diào)度引擎融合容器彈性擴展技術(shù)的方式,實現(xiàn)了資源的動態(tài)高效調(diào)度,,應(yīng)用的快速分發(fā),,和進程級隔離。支持多種編譯環(huán)境及常見深度學(xué)習(xí)框架,,如Caffe,、TensorFlow、PyTorch等,。提供了豐富的數(shù)據(jù)集和典型網(wǎng)絡(luò)模型,,同時支持內(nèi)容分享和應(yīng)用發(fā)布功能,協(xié)助構(gòu)建平臺微生態(tài),。最終幫助用戶將更多的精力聚焦至垂直應(yīng)用的開發(fā)和優(yōu)化,。SothisAI平臺目前已在多所高校、研究中心部署使用,。
人工智能開發(fā),、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理、容器云
基于容器技術(shù),,應(yīng)用容器化,資源動態(tài)彈性擴展,, 實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開發(fā)和應(yīng)用環(huán)境秒級部署
實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理,、模型在線編寫,、模型訓(xùn)練、超參調(diào)優(yōu),、模型驗證和模型發(fā)布等流程完全覆蓋
數(shù)據(jù)集,、模型代碼、模型權(quán)重等多維內(nèi)容共享,; 在線自定義開發(fā)環(huán)境,,并支持鏡像固化和自助發(fā)布
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe、TensorFlow,、PyTorch等框架,,提供GUI、SSH,、Jupyter等多種接入方式
面向不同應(yīng)用行業(yè)提供豐富的典型數(shù)據(jù)集支持,, 如ImageNet、MNIST,、MTVL等
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe,、TensorFlow、PyTorch等框架,,提供GUI,、SSH、Jupyter等多種接入方式
面向不同應(yīng)用行業(yè)提供豐富的典型數(shù)據(jù)集支持,, 如ImageNet,、MNIST、MTVL等
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產(chǎn)品概述
企業(yè)級分布式人工智能解決方案,,通過分布式集群最大化提高資源使用率,,支持高并發(fā)、資源動態(tài)彈性擴展,;融合容器技術(shù),,應(yīng)用容器化,支持公有容器鏡像倉庫,、私有倉庫,,應(yīng)用遷移方便快捷,實現(xiàn)可視化管理,。
降低深度學(xué)習(xí)框架使用門檻,,改善客戶體驗,為用戶提供深度學(xué)習(xí)云服務(wù),,幫助用戶借助強大的計算力,,發(fā)掘AI潛能,服務(wù)實際業(yè)務(wù),。
提供數(shù)據(jù)集管理,、模型管理、訓(xùn)練等服務(wù),;支持Caffe/TensorFlow等多種深度學(xué)習(xí)框架,;靈活的資源調(diào)度策略,使訓(xùn)練過程更加高效,、彈性,,極大的簡化了企業(yè)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺。
可廣泛應(yīng)用于圖像識別,、人臉識別,、語音識別、自然語言處理等各種場景,。幫助用戶輕松部署機器學(xué)習(xí)應(yīng)用,,進行手動、自動標注,,訓(xùn)練,,發(fā)布模型,模型服務(wù)發(fā)布,,專注核心業(yè)務(wù),,快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)開發(fā)和迭代。
使命
“建立計算和人之間緊密的連接,,計算無處不在,,讓計算觸手可及”,期望幫助科學(xué)家,、工程師,、研究者更快速的進行業(yè)務(wù)迭代,更加聚焦在業(yè)務(wù)上,,賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到智能化轉(zhuǎn)型,。
用戶價值
通過系統(tǒng),用戶可以實現(xiàn)從標注,、訓(xùn)練,、推理、推理服務(wù),、完善的數(shù)據(jù)集,、算法庫等一系列業(yè)務(wù)服務(wù),同時支持tensorflow,、caffe等十多種深度學(xué)習(xí)框架,,可以為眾多行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策和科學(xué)突破提供巨大動力,目前使用客戶超過1000家,,其中超過家位列全球行業(yè)頂級企業(yè),。
技術(shù)參數(shù)
多框架支持 | 支持Caffe、TensorFlow,、PyTorch,、MxNet、Keras等主流深度學(xué)習(xí)框架 | ||
容器化調(diào)度 | 應(yīng)用容器化,;支持容器彈性動態(tài)擴展,,容器鏡像自定義,容器生命周期管理等功能 | ||
多界面支持 | 提供Shell命令行,、Jupyter腳本和Web圖形化三種接入方式 | ||
在線訓(xùn)練 | 可在線提交深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練作業(yè),,實時查看訓(xùn)練進度和日志,隨時接入訓(xùn)練環(huán)境進行深度調(diào)試 | ||
模型管理 | 支持在線編輯和管理模型,,并提供模型的超參數(shù)自動調(diào)優(yōu)功能 | ||
推理驗證 | 提供模型的在線保存和推送功能,,支持模型的在線實時推理驗證 | ||
分享訂閱 | 支持平臺用戶的數(shù)據(jù)、模型,、鏡像等內(nèi)容的分享,、發(fā)布和訂閱操作 | ||
調(diào)度策略 | 支持作業(yè)優(yōu)先級、資源限額,、公平共享,、作業(yè)回填、作業(yè)搶占等多種資源調(diào)度策略 | ||
二次開發(fā) | 提供RestFul格式的二次開發(fā)接口,,可以在此平臺基礎(chǔ)上進行二次開發(fā) |