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OpenBayes:使用云端计算资源快速部署丰富的大模型实例

综合介绍

OpenBayes是一款开箱即用的人工智能及高性能计算(AI+HPC)服务平台,面向机器学习工程师,提供多版本框架支持和丰富数据集。基于JupyterLab,支持容器化和Kubernetes资源调度。同时,开放多种API和私有化部署选项,适合从小型实验到企业级应用。

它通过开箱即用的解决方案,帮助用户快速搭建和运行机器学习模型。平台支持多种常见框架如 PyTorch、TensorFlow 和 PaddlePaddle,并提供灵活的扩展能力。

 

OpenBayes:使用云端计算资源快速部署丰富的大模型实例-1

 

 

功能列表

开箱即用,免配置环境
多版本框架支持,如PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow
容器秒级启动,基于JupyterLab的交互式机器学习方案
支持TB级数据管理和断点续传
弹性可扩展架构,支持客户端SSH登录和云编程
组织资源隔离、团队管理和账号审计
Apollo GraphQL / RESTful API接口,自定义镜像等高阶功能

 

 

使用帮助

安装与注册

  1. 注册账号:访问 OpenBayes 官网,点击“立即注册”按钮,填写相关信息完成注册。
  2. 选择算力方案:根据需求选择合适的算力方案,如 NVIDIA RTX 4090 或 NVIDIA A100。
  3. 创建项目:登录后进入控制台,点击“创建项目”,选择所需的框架和版本。

使用机器学习服务

  1. 环境配置:无需手动配置环境,选择所需的框架和版本,平台会自动配置。
  2. 数据上传:通过控制台上传数据,支持 TB 级数据管理和断点续传。
  3. 模型训练:选择数据集和模型,点击“开始训练”,平台会自动分配算力资源。
  4. 结果查看:训练完成后,可以在控制台查看结果和日志,支持下载模型和数据。

高级功能

  1. CLI 工具:下载并安装 OpenBayes CLI 工具,通过命令行进行项目管理和模型训练。
  2. 自动调参:使用平台提供的超参数自动调参功能,优化模型性能。
  3. 远程调试:配置 SSH 登录,连接 PyCharm 或 VS Code 进行远程调试。

私有化部署

  1. 联系支持:如果需要私有化部署方案,可以通过官网联系 OpenBayes 支持团队。
  2. 定制方案:根据企业需求,定制硬件和软件配置,支持物理集群和混合云部署。
  3. 部署实施:OpenBayes 团队会协助完成私有化部署,确保系统稳定运行。
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