我們的優(yōu)勢(shì)

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  一鍵拉起機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，讓算法工程師專注算法開發(fā)

  Sirius內(nèi)置眾多機(jī)器學(xué)習(xí)常用鏡像，讓算法工程師能夠通過直觀的網(wǎng)頁界面快速拉起開發(fā)環(huán)境，并以他們熟悉的方式（如Jupyter/SSH）接入。為了進(jìn)一步提高開發(fā)效率，我們?cè)试S用戶將定制化的開發(fā)環(huán)境保存為私有鏡像，從而消除重復(fù)配置環(huán)境的需要，確保工程師能夠?qū)⒕性诤诵臉I(yè)務(wù)開發(fā)上。

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  集成化數(shù)據(jù)管理、實(shí)驗(yàn)管理、應(yīng)用發(fā)布，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)工程師的日常工作

  Sirius作為全方位的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持用戶根據(jù)需要自定義數(shù)據(jù)集和模型，并提供了數(shù)據(jù)集與模型的版本管理功能。平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)管理模塊能夠自動(dòng)記錄提交的計(jì)算任務(wù)，確保所有實(shí)驗(yàn)活動(dòng)可復(fù)現(xiàn)、可追蹤。此外，當(dāng)團(tuán)隊(duì)需要將模型部署為服務(wù)時(shí)，我們的應(yīng)用發(fā)布功能可以大幅簡(jiǎn)化部署流程，幫助團(tuán)隊(duì)快速推進(jìn)應(yīng)用的上線過程。

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  細(xì)粒度GPU資源調(diào)度和權(quán)限控制，將GPU資源利用率提升到極致

  資源分配是Sirius的核心能力，平臺(tái)支持將單張GPU卡拆分給多個(gè)用戶使用，允許對(duì)用戶及團(tuán)隊(duì)可用的GPU、CPU及內(nèi)存資源進(jìn)行上限配置。通過靈活的調(diào)度策略，Sirius能夠精準(zhǔn)、合理地調(diào)配GPU資源，最大化GPU集群的使用效率。

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  統(tǒng)一的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，管理和監(jiān)控所有ML任務(wù)

  Sirius將機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)流程統(tǒng)一集成在平臺(tái)內(nèi)部，使工程師能夠直觀地實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)和資源消耗，并根據(jù)關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)設(shè)定預(yù)警。同時(shí)，管理員可以全面管理和監(jiān)控所有任務(wù)及計(jì)算節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行情況。