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https://github.com/tencentmusic/cube-studio/wiki
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 | 功能清单 |
|---|---|---|
| 基础能力 | 项目组管理 | |
| 基础能力 | 网络 | |
| 基础能力 | 用户管理 角色管理/权限管理 | |
| 基础能力 | 计量计费功能 | |
| 基础能力 | SSO单点登录 | |
| 基础能力 | 支持多种算力 | |
| 基础能力 | 多资源组/多集群 | |
| 基础能力 | 边缘集群 | |
| 基础能力 | serverless集群模式 | |
| 基础能力 | 数据库存储 | |
| 基础能力 | 机器资源管理 | |
| 基础能力 | 存储盘管理 | |
| 基础能力 | 国际化能力 | |
| 数据管理 | 数据地图 | |
| 数据管理 | 数据计算 | |
| 数据管理 | ETL编排 | |
| 数据管理 | 数据集管理 | |
| 数据管理 | 数据标注 | |
| 开发环境 | 镜像功能 | |
| 开发环境 | notebook | |
| 模型训练 | 拖拉拽任务流编排调试 | |
| 模型训练 | 主流功能算子 | 基础算子： |
| 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，自定义任务模板额外支持int型，float型，list型，bool型，json型，子类型支持workdir类型，image类型 |
| 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 | |
| 监控 | 整体资源 | |
| 监控 | 监控体系 | |
| 模型应用市场 | 模型应用管理方案 | |
| 模型应用市场 | 模型应用管理方案 | |
| 模型应用市场 | 模型应用管理方案 | |
| 模型应用市场 | 预训练模型 | |
| 模型应用市场 | 模型市场 | |
| 模型应用市场 | 模型一键开发 | |
| 模型应用市场 | 模型一键微调 | |
| 模型应用市场 | 模型一键部署web | |
| 模型应用市场 | 模型自动化标注 | |
| 模型应用市场 | 数据集sdk | |
| 模型应用市场 | notebook sdk | |
| 模型应用市场 | pipeline训练sdk | |
| 模型应用市场 | 推理服务sdk | |
| 大模型 | 大模型分布式多机多卡 | |
| 大模型 | 支持大模型推理aihub形式 | |
| 大模型 | 支持大模型推理openai接口 | |
| 大模型 | 支持大模型微调 | |
| 大模型 | 智能对话 | |
| 大模型 | 私有知识库 | |
| 大模型 | 私有知识库 | |
| 大模型 | 私有知识库 | |
| 大模型 | 私有知识库 | |
| 大模型 | 私有知识库 | |
| 大模型 | 私有知识库 |
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/hyperparam-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/model_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 | llama2 | 单机多卡 | job-template/job/llama2/README.md |
| 大模型 | chatglm2 | 单机多卡 | job-template/job/chatglm2/README.md |
| 大模型 | chatglm3 | 单机多卡 | job-template/job/chatglm3/README.md |
| 大模型 | chatglm4 | 单机多卡 | job-template/job/chatglm4/README.md |
| 大模型 | baichuan2 | 单机多卡 | job-template/job/baichuan2/README.md |
| 大模型 | qwen2 | 单机多卡 | job-template/job/qwen2/README.md |
| 大模型 | llama-factory | 单机多卡 | job-template/job/llama_factory/README.md |
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/katib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：
- 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
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。
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。
- 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
- 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
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)
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）
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。
- 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
- 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
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)
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：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
- 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
- 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
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
- 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
- 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
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
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
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
