企业级-AI人工智能训练推理平台,-开源人工智能时代的必备平台
企业级 AI人工智能训练推理平台, 开源！人工智能时代的必备平台
一站式 AI人工智能训练推理平台
源代码
GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台)
一站式AI人工智能训练推理平台概述
一站式AI人工智能训练推理平台是一个集成了AI模型训练、推理（或称为部署）、资源管理、监控和日志等功能的综合系统。这样的平台旨在简化AI开发流程，提高开发效率，并优化资源利用。
平台可能包含的关键组件和功能
- GPU池化管理：
- GPU资源管理：动态分配和释放GPU资源，确保高效的资源利用率。
- GPU监控：实时监控GPU的使用情况、温度、功耗等，确保硬件健康运行。
- GPU调度：根据任务优先级和GPU负载，智能调度GPU资源。
- AI模型训练：
- 训练作业管理：提交、监控和管理AI模型训练任务。
- 训练环境配置：提供多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和计算资源配置选项。
- 分布式训练支持：支持多台机器上的分布式训练，加速训练过程。
- AI模型推理：
- 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境，提供API接口供外部调用。
- 推理性能优化：通过模型优化、硬件加速等手段提高推理性能。
- 推理监控：实时监控推理服务的性能和稳定性。
- 数据管理：
- 数据集管理：提供数据集的上传、下载、存储和版本控制功能。
- 数据预处理：支持数据清洗、转换和增强等操作。
- 数据标注：为监督学习提供数据标注工具和服务。
- 用户管理和权限控制：
- 用户注册和登录：提供用户注册、登录和身份验证功能。
- 角色和权限管理：定义不同的用户角色和权限，确保数据安全和合规性。
- 监控和日志：
- 系统监控：实时监控平台的运行状态和性能指标。
- 任务监控：跟踪训练和推理任务的执行状态和进度。
- 日志记录：记录平台运行过程中的关键事件和错误信息，便于故障排查和性能优化。
构建基于Java的AI人工智能训练推理平台
构建一个基于Java的AI人工智能训练推理平台需要涉及多个技术领域，包括Java后端开发、深度学习框架集成、GPU资源管理、Web前端开发等。以下是一个简化的构建流程：
- 需求分析：
- 明确平台的目标用户、功能需求和性能指标。
- 设计平台的整体架构和关键组件。
- 技术选型：
- 选择适合的Java后端框架（如Spring Boot）来构建RESTful API。
- 集成深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和GPU资源管理工具（如NVIDIA Docker、Kubernetes等）。
- 选择适合的数据库和缓存技术（如MySQL、Redis等）来存储和管理数据。
- 系统设计和开发：
- 设计平台的数据库模型和数据流。
- 实现用户管理和权限控制模块。
- 实现GPU池化管理模块，包括GPU资源的动态分配和释放、监控和调度功能。
- 实现AI模型训练模块，包括训练作业管理、训练环境配置和分布式训练支持功能。
- 实现AI模型推理模块，包括模型部署、推理性能优化和推理监控功能。
- 实现数据管理模块，包括数据集管理、数据预处理和数据标注功能。
- 实现监控和日志模块，包括系统监控、任务监控和日志记录功能。
- 测试和优化：
- 进行单元测试、集成测试和系统测试，确保平台的稳定性和性能。
- 根据测试结果进行优化和调整，提高平台的用户体验和性能指标。
- 部署和维护：
- 将平台部署到生产环境，并进行必要的配置和优化。
- 提供持续的技术支持和维护服务，确保平台的稳定运行和持续更新。
请注意，构建这样一个复杂的平台需要涉及多个技术领域和专业知识，建议组建一个跨领域的开发团队来共同完成。同时，由于AI技术的快速发展和不断变化，平台也需要不断地更新和优化以保持其竞争力和先进性。
目前能为企业带来很多效益。
一站式 AI人工智能训练推理平台
源代码
GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台)
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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