智算融合 赋能聚力
天枢优势
一站式开发
为用户提供一站式 AI 模型开发功能，通过智能数据处理、模型开发和模型训练，打通深度学习全链路。
灵活易用
除了一站式 AI 模型开发，亦提供可视化和动静结合编码方式，调试灵活，小白亦可快速上手。
性能优越
集成自主研发的分布式训练平台，提供高性能的分布式计算体验，节省训练成本和训练时间。
安装
快速部署平台
硬件支持
最低配置部署方案
单机部署
32 Core CPU/ 32 G 内存/300G 存储/训练型 GPU (可选，没有则不能跑GPU训练)
• 辅助服务：redis/mysql/nacos/nfs/minio/harbor/前后端/可视化服务
• 数据集服务（提供自动标注、目标跟踪、增强等）
• 单master节点 kubernetes 服务:
- 当创建单机版的 k8s 时，Master不参与工作负载，需要执行命令,将 master 标记为可调度kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-
推荐配置部署方案
多机部署
• 搭建kubernetes集群：
– 1个 master 节点：16 core CPU/ 64G 内存/ 100G 存储– 3个 node 节点: 16 core CPU/ 128G 内存/ 8*训练型GPU/200G 存储
– 训练型GPU推荐：Tesla V100 或 P100
• 数据集服务（提供自动标注、目标跟踪、增强等）：
– 1台计算节点：4 core CPU/ 16G 内存/ 1*推理型 GPU/ 100G存储– 推理型GPU推荐：Tesla T4 或 P4
• 辅助服务：
– nfs/minio存储服务/Harbor：4 core CPU/ 16G 内存/ 2T 存储– 前后端服务：8 core CPU/ 32G 内存/ 100G 存储
部署步骤: 详细参考平台部署手册
快速安装天枢深度学习框架
• Python≥3.5
• CUDA驱动要求详情见OneFlow源码仓库：README
• 使用以下命令安装OneFlow最新的支持CUDA的稳定版本：
用户手册
概览
一站式模型开发平台
模型炼知平台
FAQ
之江天枢人工智能开源平台
Q: 平台对使用者有没有特别要求?
A：只要拥有人工智能深度学习基础知识，就可轻松上手。平台提供的一站式 AI 模型开发功能，简化了构建模型的流程及复杂度，帮助 AI 初学者及企业内算法工程师快速上手。另外，面对专业级用户，多框架组件支持用户上传自定义算法，支持在线开发，赋予用户更高的灵活性。Q：平台的一站式 AI 模型开发功能有哪些?
A：一站式AI模型开发功能包括：数据管理、算法开发、自动机器学习、训练管理、镜像管理、模型管理、云端部署、模型炼知、天枢专业版、天枢数据可视分析套件等。Q：天枢平台3.0有哪些新功能？
A：天枢平台3.0新增了许多功能，包括：人在回路的3D点云标注、标注服务管理、自动机器学习、模型重组、天枢数据可视分析套件等。天枢深度学习框架
Q：天枢3.0在框架层面有何变化？
A：天枢3.0版本在框架层面新增了科学计算相关特性，使框架具备自动高阶求导功能。对齐了PyTorch的自动微分机制，开发了matmul、tanh、sin、cos等高阶自动微分算子，并支持Jacobian、Hessian、VJP、VHP等函数式自动微分接口API。Q：天枢算法模型库可适用的场景？
A：天枢具备二维视觉、三维视觉、科学计算、智能推荐、自然语言处理、智能语音处理、模型压缩、强化学习的八大类算法模型，总数超过150种，覆盖知识图谱、模型炼知、语音合成等任务场景，还包含神经渲染、三维视觉算法-LoFTR等特色算法模型。Q：天枢模型炼知模块是什么？
A：天枢模型炼知模块的核心理念是借助少量标注数据，通过模型与模型之间的重组得到性能更优的模型。每种模型炼知算法均支持多个教师模型和学生模型的重组训练，最多支持5种教师模型重组，重组后性能普遍提升2%-5%。Q：在之江天枢人工智能开源平台中能使用其他训练框架吗？
A：之江人工智能开源平台兼容 TensorFlow、Pytorch 等主流训练框架，用户可通过镜像导入框架。天枢平台功能演示
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