• 复杂智能软件统一管理平台
• • 📖 概述
  • 🎯 核心功能模块
  • • 1. 📊 数据标注中心 (Data Annotation)
    • 2. 💻 开发环境 (Development Environment)
    • 3. 📁 智能资源库
    • • 数据集管理系统
      • 模型仓库与演化追踪
      • 镜像仓库
      • 代码库
    • 4. 🚀 模型训练与管理平台
    • • 训练流水线
      • 实验管理系统
      • 自动机器学习
      • 主动学习系统
      • 超参数寻优
    • 5. 🌐 应用部署与服务化
  • 🏗️ 系统架构
  • • 前端架构
    • 后端架构
    • ​​工作流引擎​​:
    • 资源管理
  • 🚀 快速开始
  • 📝 贡献指南
  • 📄 许可证

复杂智能软件统一管理平台

📖 概述

智能机器学习训练平台是一个集数据标注、模型开发、训练部署于一体的综合性AI开发平台。平台提供从数据准备到模型服务的全生命周期管理，支持多模态数据处理、自动化机器学习、分布式训练等功能。

🎯 核心功能模块

1. 📊 数据标注中心 (Data Annotation)

多模态标注能力
​​图像标注​​: 支持 bounding box、多边形分割、关键点标注、图像分类

​​文本标注​​: 实体识别、文本分类、情感分析、文本摘要

​​音频标注​​: 语音转写、声音事件检测、说话人识别

​​视频标注​​: 视频动作识别、时序标注、多目标跟踪

数据管理
​​版本控制​​: 数据集版本管理，支持回溯和比较不同版本

​​数据可视化​​: 多维数据分布分析和统计可视化

2. 💻 开发环境 (Development Environment)

在线开发工具
​​Jupyter Lab​​: 完整的Jupyter环境，支持多种kernel

​​VS Code Online​​: 基于浏览器的完整IDE体验

​​SSH终端​​: 直接访问计算节点，支持远程调试

环境管理
​​预置环境​​: TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架环境

​​自定义镜像​​: 支持用户构建和分享自定义环境镜像

​​依赖管理​​: 自动解决环境依赖冲突，支持多版本共存

协作开发
​​实时协作​​: 多用户同时编辑和运行代码

​​代码分享​​: 一键分享notebook和代码片段

​​代码审查​​: 集成Git工作流，支持代码评审和合并

3. 📁 智能资源库

数据集管理系统

​​元数据管理​​:

数据来源追踪：记录数据采集时间、来源渠道、采集方法

数据质量评估：自动计算数据质量指标（完整性、准确性、一致性）

数据血缘追踪：完整记录数据处理和变换历史

数据权限控制：细粒度的数据访问权限管理

​​版本演化​​:

数据集版本树：可视化展示数据集版本演进关系

差异对比：自动分析不同版本间的数据差异

版本回滚：支持快速回滚到任意历史版本

变更日志：详细记录每次数据变更的内容和原因

模型仓库与演化追踪

​​模型元数据管理​​:

训练配置存档：完整保存训练超参数、环境配置、代码版本

性能指标记录：准确记录模型在各测试集上的性能表现

资源消耗统计：记录训练和推理的GPU/CPU/内存使用情况

模型签名：基于模型结构和参数的唯一标识生成
​​模型演化​​
父子关系追踪：清晰记录模型迭代的传承关系

性能对比分析：自动对比不同迭代版本的性能差异

演化路径优化：基于历史迭代数据推荐优化方向

模型血缘分析：完整追溯模型从初始版本到最终版本的全过程

镜像仓库

​​环境镜像管理​​:

基础镜像库：预配置的各种深度学习环境

自定义镜像：用户基于Dockerfile构建的个性化环境

镜像版本控制：支持镜像版本管理和回滚

代码库

​​算法模板​​:

预置算法：分类、检测、分割、生成等常见任务模板

最佳实践：经过验证的高效实现方案

可复现配置：确保代码在不同环境下的可复现性

4. 🚀 模型训练与管理平台

训练流水线

​​可视化工作流设计器​​:

拖拽式界面：直观构建复杂训练流水线

模块化组件：数据预处理、模型训练、评估验证等标准化组件

条件分支：支持基于训练结果的动态流水线调整

参数传递：组件间数据和服务的高效传递

​​分布式训练支持​​:

多机多卡训练：自动分布式数据并行和模型并行

弹性训练：动态调整训练资源，支持训练过程中扩容缩容

混合精度训练：自动FP16/FP32混合精度优化

梯度优化：梯度压缩、异步更新等分布式优化技术

实验管理系统

​​实验追踪​​:

全量记录：超参数、环境变量、代码版本、数据版本

实时监控：训练指标、资源使用、日志输出的实时采集

比较分析：多实验结果的并行对比和差异分析

实验复现：一键复现历史实验的完整环境

​​可视化分析​​:

训练曲线：损失函数、准确率等指标的可视化展示

超参数分析：超参数与模型性能的关系可视化

模型诊断：梯度分布、激活值分布等模型内部状态分析

数据洞察：训练数据与模型性能的关联分析

自动机器学习

​​端到端自动化​​:

自动特征工程：基于遗传编程的特征自动生成和选择

模型选择优化：自动尝试多种算法和架构组合

超参数自动优化：贝叶斯优化、进化算法等智能搜索策略

神经网络架构搜索：基于强化学习的自动网络结构设计

​​智能优化策略​​:

多目标优化：同时优化多个性能指标（精度、速度、大小）

早停机制：智能判断训练趋势，提前终止无效训练

资源感知：根据可用计算资源自适应调整搜索空间

迁移学习：利用历史实验数据加速新任务优化

主动学习系统

​​智能样本选择​​:

不确定性采样：选择模型最不确定的样本进行标注

多样性采样：确保选择样本的代表性和多样性

预期模型变化：选择能带来最大模型改进的样本

多模态策略：针对不同数据类型采用不同的选择策略

​​迭代优化流程​​:

人机协作循环：自动化的标注-训练-评估迭代流程

进度监控：实时跟踪标注效率和模型提升效果

成本控制：在标注成本和模型性能间智能平衡

效果评估：自动评估主动学习策略的有效性

超参数寻优

​​多策略优化​​:

网格搜索： exhaustive搜索，适合小参数空间

随机搜索： 高效的大参数空间探索

贝叶斯优化： 基于高斯过程的智能参数搜索

进化算法： 基于种群进化的全局优化策略

​​高级功能​​:

热启动优化： 利用历史实验数据加速优化过程

多保真度优化： 使用低精度训练快速评估参数组合

并行优化： 同时进行多个参数组合的实验

条件参数空间： 支持参数间的条件依赖关系

大规模训练支持
​​弹性计算​​:

动态资源分配：根据训练阶段自动调整计算资源

容错训练：自动处理节点故障，支持训练恢复

异构计算：同时利用CPU、GPU、专用AI芯片

成本优化：智能调度降低训练成本

5. 🌐 应用部署与服务化

模型部署
​​一键部署​​:

多种服务模式：实时API、批量处理、流式处理

自动容器化：将模型自动打包为Docker容器

服务配置：自动生成服务配置和API文档

服务管理
​​弹性伸缩​​:

自动扩缩容：基于流量负载自动调整实例数量

资源优化：智能分配资源，提高资源利用率

成本控制：基于使用模式的弹性计费优化

监控告警
​​服务健康监控​​:

性能指标：QPS、延迟、错误率等实时监控

资源监控：CPU、内存、GPU使用情况监控

业务指标：自定义业务指标监控和告警

A/B测试
​​多版本对比​​:

流量分配：精确控制不同版本的流量比例

效果评估：自动统计各版本的业务指标

智能推荐：基于效果数据自动推荐最优版本

🏗️ 系统架构

前端架构

​​微前端架构​​: 各功能模块独立开发部署

​​响应式设计​​: 支持桌面端和移动端访问

​​实时更新​​: WebSocket实现实时状态更新

后端架构

​​微服务架构​​:

标注服务、训练服务、部署服务等独立微服务

服务发现和负载均衡

容错和熔断机制

​​工作流引擎​​:

基于Argo Workflows的训练流水线

可视化工作流监控和管理

工作流版本控制和模板化

资源管理

​​GPU资源池​​: 共享GPU计算资源

​​弹性配额​​: 按需分配计算资源

​​成本优化​​: 智能调度降低计算成本

🚀 快速开始

环境要求
Kubernetes集群 1.20+

NVIDIA GPU驱动（如使用GPU）

存储系统（S3兼容存储或NFS）

上传安装脚本

step1: 安装mysql
helm install mysql . -n ci4s-test
step2: 安装redis
helm install redis . -n ci4s-test
step3: 安装nacos
在第一步安装的mysql中创建nacos-ci4s-config数据库(选UTF-8)，并且运行naocs初始化脚本
kubectl create -f k8s-3nacos.yaml
step4: 安装服务
kubectl create -f *.yaml

📝 贡献指南

我们欢迎社区贡献，欢迎提交PR参与开发。

📄 许可证

Apache License 2.0