## 复杂智能软件统一管理平台 ### 📖 概述 复杂智能软件统一管理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