系统简介

　　大模型训练(及服务)平台集成了数据管理、模型管理、CI/CD流程编排、GPU/NPU资源调度、自动伸缩等能力和相关最佳实践，为大模型的训练和服务提供了全面支持。该平台通过自动化和智能化的管理手段，显著提升了模型训练的效率和质量，并降低了服务成本。

　　系统优势

• 动态调度

　　支持自动化的资源调度和伸缩配置，可根据训练任务的需求动态调整资源，提高训练效率。

• 灵活训练

　　用户可根据需求调整训练数据集，自定义训练任务如选择模型架构调整超参数、设定训练轮数等还可回溯历史版本。

• 精细管理

　　提供模型管理和服务管理功能，用户可以方便地查看和管理自己的模型和服务包括配置、授权、监控等。

• 高效部署

　　API接口设计可高效调用已经训练好的模型实现快速模型部署。

• 权限可控

　　支持服务的上下线管理和用户授权管理，确保服务的高可用性和安全性。

• 实时监控

　　提供全面的服务监控功能，包括服务调用统计、服务监控总览等，帮助用户及时发现和解决问题。

　　核心功能

　　分布式训练引擎

　　支持模型并行与数据并行混合训练模式，自动优化计算资源分配，实现千亿参数级模型高效训练，大幅缩短训练周期。

　　自适应资源调度

　　智能GPU/TPU集群管理，动态调整计算资源，支持弹性扩展，优化资源利用率，降低大模型训练成本。

　　模型压缩与部署

　　集成模型量化、剪枝与蒸馏工具，支持多场景部署优化，在保持性能的同时降低推理成本，加速大模型落地应用。

　　超高训练效率

　　优化的分布式训练框架，支持万亿token级数据训练，比传统方案提升3-5倍效率。

　　弹性扩展能力

　　从百亿到千亿参数模型无缝扩展，支持动态增减计算节点，适应不同规模模型需求。

　　资源成本优化

　　智能资源调度与训练策略，降低30-50%计算资源消耗，大幅节约大30-50%计算资源消耗，大幅节约大模型训练成本。

　　企业级安全保障

　　全链路数据加密，模型访问控制，满足企业级数据安全与合规要求，保护核心AI资产。