# 九源低代码智能开发平台 **Repository Path**: qiyuanjiuyuan/JYLowcode ## Basic Information - **Project Name**: 九源低代码智能开发平台 - **Description**: 九源低代码智能开发环境(JYLowcode)是指用少量代码甚至零代码实现智能模型的训练和部署。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 2 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-11-26 - **Last Updated**: 2025-11-26 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 九源低代码智能开发平台 九源低代码智能开发环境(JYLowcode)是指用少量代码甚至零代码实现智能模型的训练和部署。目前软件快速开发、快速迭代和快速部署的新需求逐步被国内外专家学者高度重视，研究低代码智能开发环境及智能库迫在眉睫。综观国内外研究现状，已经存在一些商业化低代码智能开发基础平台。然而，这些平台都存在若干问题。 一是“高可靠”问题，已有的低代码智能开发平台缺少质量保障，本系统将重点解决智能模型开发过程复杂、影响因素多、应用风险高的问题； 二是“可成长”问题，目前还缺乏成熟的自主化智能库生态，国产智能库生态不完善，本系统将重点解决自主化智能库建设及智能模型场景适配能力欠缺问题。 综上，九源低代码智能开发环境具有显而易见的应用前景。 支持四款国产硬件组合: KpNPU(鲲鹏+昇腾)平台、PtXPU(飞腾+昆仑芯)平台、HgMLU(海光+寒武纪)平台、PtMLU(飞腾+寒武纪)平台 支持一款其他硬件组合: GPU平台 支持国产操作系统：银河麒麟V10操作系统 ### 1. KpNPU(鲲鹏+昇腾)平台部署流程 (1) 下载文件 下载JYLowcode-1.0.1-NPU.zip，解压后目录结构文件如下： ```shell - JYLowcode-1.0.1-NPU ├── model 模型 ├── dataset 数据集 ├── project 代码 ├── image 镜像 ├── experiment 实验记录 ├── readme.md 说明文件 ├── 安装-1.0.1-npu.sh ├── 启动-1.0.1-npu.sh ├── 停止-1.0.1-npu.sh └── 卸载-1.0.1-npu.sh ``` 下载以下容器链接，并放在JYLowcode-1.0.1-NPU/image目录下 ```shell wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddlex-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-web-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-mysql-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddle-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-pytorch-1.0.1-npu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-codequa-1.0.1-npu.tar ``` (2) 安装应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-NPU bash 安装-1.0.1-npu.sh ``` (3) 启动应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-NPU bash 启动-1.0.1-npu.sh ``` (4) 停止应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-NPU bash 停止-1.0.1-npu.sh ``` (5) 卸载应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-NPU bash 卸载-1.0.1-npu.sh ``` ### 2. PtXPU(飞腾+昆仑芯)平台部署流程 (1) 下载文件 下载JYLowcode-1.0.1-XPU.zip，解压后目录结构文件如下： ```shell - JYLowcode-1.0.1-XPU ├── model 模型 ├── dataset 数据集 ├── project 代码 ├── image 镜像 ├── experiment 实验记录 ├── readme.md 说明文件 ├── 安装-1.0.1-xpu.sh ├── 启动-1.0.1-xpu.sh ├── 停止-1.0.1-xpu.sh └── 卸载-1.0.1-xpu.sh ``` 下载以下容器链接，并放在JYLowcode-1.0.1-XPU/image目录下 ```shell wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddlex-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-web-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-mysql-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddle-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-pytorch-1.0.1-xpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-codequa-1.0.1-xpu.tar ``` (2) 安装应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-XPU bash 安装-1.0.1-xpu.sh ``` (3) 启动应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-XPU bash 启动-1.0.1-xpu.sh ``` (4) 停止应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-XPU bash 停止-1.0.1-xpu.sh ``` (5) 卸载应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-XPU bash 卸载-1.0.1-xpu.sh ``` ### 3. HgMLU(海光+寒武纪)平台部署流程 (1) 下载文件 下载JYLowcode-1.0.1-HgMLU.zip，解压后目录结构文件如下： ```shell - JYLowcode-1.0.1-HgMLU ├── model 模型 ├── dataset 数据集 ├── project 代码 ├── image 镜像 ├── experiment 实验记录 ├── readme.md 说明文件 ├── 安装-1.0.1-hgmlu.sh ├── 启动-1.0.1-hgmlu.sh ├── 停止-1.0.1-hgmlu.sh └── 卸载-1.0.1-hgmlu.sh ``` 下载以下容器链接，并放在JYLowcode-1.0.1-HgMLU/image目录下 ```shell wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddlex-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-web-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-mysql-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddle-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-pytorch-1.0.1-hgmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-codequa-1.0.1-hgmlu.tar ``` (2) 安装应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-HgMLU bash 安装-1.0.1-hgmlu.sh ``` (3) 启动应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-HgMLU bash 启动-1.0.1-hgmlu.sh ``` (4) 停止应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-HgMLU bash 停止-1.0.1-hgmlu.sh ``` (5) 卸载应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-HgMLU bash 卸载-1.0.1-hgmlu.sh ``` ### 4. PtMLU(飞腾+寒武纪)平台部署流程 (1) 下载文件 下载JYLowcode-1.0.1-PtMLU.zip，解压后目录结构文件如下： ```shell - JYLowcode-1.0.1-PtMLU ├── model 模型 ├── dataset 数据集 ├── project 代码 ├── image 镜像 ├── experiment 实验记录 ├── readme.md 说明文件 ├── 安装-1.0.1-ptmlu.sh ├── 启动-1.0.1-ptmlu.sh ├── 停止-1.0.1-ptmlu.sh └── 卸载-1.0.1-ptmlu.sh ``` 下载以下容器链接，并放在JYLowcode-1.0.1-PtMLU/image目录下 ```shell wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddlex-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-web-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-mysql-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddle-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-pytorch-1.0.1-ptmlu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-codequa-1.0.1-ptmlu.tar ``` (2) 安装应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-PtMLU bash 安装-1.0.1-ptmlu.sh ``` (3) 启动应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-PtMLU bash 启动-1.0.1-ptmlu.sh ``` (4) 停止应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-PtMLU bash 停止-1.0.1-ptmlu.sh ``` (5) 卸载应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-PtMLU bash 卸载-1.0.1-ptmlu.sh ``` ### 5. GPU平台部署流程 (1) 下载文件 下载JYLowcode-1.0.1-GPU.zip，解压后目录结构文件如下： ```shell - JYLowcode-1.0.1-GPU ├── model 模型 ├── dataset 数据集 ├── project 代码 ├── image 镜像 ├── experiment 实验记录 ├── readme.md 说明文件 ├── 安装-1.0.1-gpu.sh ├── 启动-1.0.1-gpu.sh ├── 停止-1.0.1-gpu.sh └── 卸载-1.0.1-gpu.sh ``` 下载以下容器链接，并放在JYLowcode-1.0.1-NPU/image目录下 ```shell wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddlex-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-model-zoo-web-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-mysql-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-paddle-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-pytorch-1.0.1-gpu.tar wget https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/jy-lowcode-codequa-1.0.1-gpu.tar ``` (2) 安装应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-GPU bash 安装-1.0.1-gpu.sh ``` (3) 启动应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-GPU bash 启动-1.0.1-gpu.sh ``` (4) 停止应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-GPU bash 停止-1.0.1-gpu.sh ``` (5) 卸载应用 ```shell cd JYLowcode-1.0.1-GPU bash 卸载-1.0.1-gpu.sh ``` ### 低代码智能开发平台用户手册 开发教程见《九源低代码智能开发环境用户手册V1.0.1》 部署详细步骤见《九源低代码智能开发环境部署手册V1.0.1》