# 依瞳人工智能开放平台

**Repository Path**: lixiaopeng123/apulis_platform

## Basic Information

- **Project Name**: 依瞳人工智能开放平台
- **Description**: 依瞳人工智能平台旨在为不同行业的用户提供基于深度学习的端到端解决方案，使用户可以用最快的速度、最少的时间开始高性能的深度学习工作，从而大幅节省研究成本、提高研发效率，同时可为中小企业解决私有云难建成、成本高等问题。 平台融合了Tensorflow、PyTorch、MindSpore等开源深度学习框架，提供了模型训练、超参调优、集群状态监控等开发环境，方便AI开发者快速搭建人工智能开发环境，开展AI开发应用。在监控模块基础上搭建预警模块，自动将平台异常通知管理员，提升平台的预警效率及安全性能。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: v1.5.0
- **Homepage**: https://www.apulis.cn/
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 95
- **Created**: 2021-02-03
- **Last Updated**: 2021-02-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 依瞳人工智能平台

依瞳人工智能平台旨在为不同行业的用户提供基于深度学习的端到端解决方案，使用户可以用最快的速度、最少的时间开始高性能的深度学习工作，从而大幅节省研究成本、提高研发效率，同时可为中小企业解决私有云难建成、成本高等问题。
平台融合了Tensorflow、PyTorch、MindSpore等开源深度学习框架，提供了模型训练、超参调优、集群状态监控等开发环境，方便AI开发者快速搭建人工智能开发环境，开展AI开发应用。在监控模块基础上搭建预警模块，自动将平台异常通知管理员，提升平台的预警效率及安全性能。


## 快速创建模型训练

1. 设置资源池

2. 创建训练任务

3. 交互式开发

4. 多任务管理

5. 模型输出分析


安装部署
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* 安装预知

|硬件平台         |操作系统     |状态        |
|:---------------|:-----------|:-----------|
|Ascend 910      | Ubuntu-18.04.1 |	✔️         |
|GPU CUDA 10.1   | Ubuntu-18.04 |	✔️        |
|CPU             | Ubuntu-18.04 |	✔️        |
   + 集群节点须在同一个局域网（LAN）中
   + 预先开通必要的网络访问端口
   + NPU驱动相关要求要符合Checklist

参考文档
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有关安装指南、教程和API的更多详细信息，请参阅[apulis wiki](https://gitee.com/apulis/apulis_platform/wikis/Home)

版本发布
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* release-0.1.6
  
  + 新增用户权限和用户资源限制
  + 灵活调度NPU，GPU资源
  + 修复Bug,平台优化

版本说明详情请参阅[RELEASE](docs/RELEASE.md)。

贡献
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欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的[贡献者Wiki](docs/CONTRIBUTING.md)。

许可证
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[MIT](LICENSE)

联系我们
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[依瞳科技](http://www.apulis.cn)