产品功能

最近更新时间:2020-04-16 17:40:37

(1)数据上传与管理。KPL平台内数据均使用KPL Dataset 格式。KPL Dataset是专门为解决AI大数据存储、数据高效预处理和用于大规模算法训练设计的数据存储格式,与TensorFlow的TFRecords文件性质类似。KPL Dataset读写简单高效,在KPL平台的所有数据处理和训练过程中都以该格式文件为基础进行了大量优化,以及在前端页面上专门对该格式数据进行适配直接渲染数据内容。

(2)开发环境快速部署。AI的算法开发需要复杂的GPU计算集群,涉及各种不同厂家不同型号的设备,且开发环境多样,部署十分复杂且耗时耗力,成本很高,KDL平台实现对计算资源统一智能分配管理,实现GPU用户配额和限制策略,保证计算资源能根据开发人员的需求进行合理的调度;计算资源按需申请,随用随到,支持GPU共享模式,提升集群整体利用率,通过自定义镜像等功能,实现开发环境的快速部署。

(3)自定义工作流模板:支持基于工作流自定义任务运行模板,用户可根据需求对数据集、预训练模型、数据预处理、训练、测试、批量推理、编译SDK进行自由排列组合,使用连线确定其关联关系和运行顺序,每个运行节点可单独配置参数,多个节点构成运行流图,可以保存作为某一场景下的任务模板。

(4)自定义算法运行:支持主流编程语言编写的任意AI算法。自定义的算法可以安装到平台中运行,平台不对算法类型、算法应用场景等都没有任何限制,只进行技术层面的适配。

(5)Pipeline运行。KPL平台为实现AI高效生产,同时满足开发者、普通用户的需求,开发实现了Pipeline功能。Pipeline是用户执行任务的“操作台”,每个Pipeline相互独立。用户在Pipeline内根据自身需求组合数据、算法、预训练模型、预处理器,调整相关参数,开始运行后任务会按照任务流图运行,并可查看任务运行中和历史任务详情。Pipeline创建后可反复使用。

(6)资源调度与管理。资源调度与任务管理:支持资源监控、模型训练等多种类型任务的统一调度管理,每种类型的任务均可根据资源需求实现动态调度,保证任务之间的资源共享与安全隔离。

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