OpenBayes：使用云端计算资源快速部署丰富的大模型实例

综合介绍

OpenBayes是一款开箱即用的人工智能及高性能计算（AI+HPC）服务平台，面向机器学习工程师，提供多版本框架支持和丰富数据集。基于JupyterLab，支持容器化和Kubernetes资源调度。同时，开放多种API和私有化部署选项，适合从小型实验到企业级应用。

它通过开箱即用的解决方案，帮助用户快速搭建和运行机器学习模型。平台支持多种常见框架如 PyTorch、TensorFlow 和 PaddlePaddle，并提供灵活的扩展能力。

功能列表

开箱即用，免配置环境
多版本框架支持，如PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow
容器秒级启动，基于JupyterLab的交互式机器学习方案
支持TB级数据管理和断点续传
弹性可扩展架构，支持客户端SSH登录和云编程
组织资源隔离、团队管理和账号审计
Apollo GraphQL / RESTful API接口，自定义镜像等高阶功能

使用帮助

安装与注册

1. 注册账号：访问 OpenBayes 官网，点击“立即注册”按钮，填写相关信息完成注册。
2. 选择算力方案：根据需求选择合适的算力方案，如 NVIDIA RTX 4090 或 NVIDIA A100。
3. 创建项目：登录后进入控制台，点击“创建项目”，选择所需的框架和版本。

使用机器学习服务

1. 环境配置：无需手动配置环境，选择所需的框架和版本，平台会自动配置。
2. 数据上传：通过控制台上传数据，支持 TB 级数据管理和断点续传。
3. 模型训练：选择数据集和模型，点击“开始训练”，平台会自动分配算力资源。
4. 结果查看：训练完成后，可以在控制台查看结果和日志，支持下载模型和数据。

高级功能

1. CLI 工具：下载并安装 OpenBayes CLI 工具，通过命令行进行项目管理和模型训练。
2. 自动调参：使用平台提供的超参数自动调参功能，优化模型性能。
3. 远程调试：配置 SSH 登录，连接 PyCharm 或 VS Code 进行远程调试。

私有化部署

1. 联系支持：如果需要私有化部署方案，可以通过官网联系 OpenBayes 支持团队。
2. 定制方案：根据企业需求，定制硬件和软件配置，支持物理集群和混合云部署。
3. 部署实施：OpenBayes 团队会协助完成私有化部署，确保系统稳定运行。

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