企业版vs开源版

提示：

对外项目交付，可联系管理员，提供企业版体验地址，免费协助更换logo、演示、协助客户验证和体验。

功能清单

模块分组	功能	企业版（下划线为企业版本特有）
基础能力	项目组管理	AI平台需要通过项目划分， 支持配置相应项目组用户的权限， 任务/服务的挂载，资源组，集群，服务代理， 项目组内角色应用
基础能力	网络	支持非80端口， 支持公网/域名， 支持反向代理和内网穿透方式访问， 支持https
基础能力	用户管理 角色管理/权限管理	管理平台用户的基本信息，组织架构，支持账号密码，rbac权限体系。 增加修改和删除，清理等操作的历史记录
基础能力	计量计费功能	1、支持平台资源限制的分配和查看；项目组资源限制，租户资源限制、任务资源限制，项目组下个人的资源限制，包括开发资源，训练资源、推理资源等。   额度限制限制在notebook，docker构建，pipeline，超参搜索，内部服务，推理服务中的生效。限制支持单任务，并行任务总和和历史任务总和等方法 2、提供统一的开发、训练、推理服务资源监控，从租户、项目、任务角度分析模型资源分配及使用情况。  3、支持自定义计费模式，通过计量结果自定义获取计费值
基础能力	SSO单点登录	账号密码注册自动登录， 支持对接公司账号体系AUTH_OID/AUTH_LDAP/AUTH_REMOTE_USER等登录注册方式， 支持消息推送。 增加登录验证，强密码，远程用户，登录频率限制，密码密文传输等
基础能力	支持多种算力	提供多种规格的资源支持不同的使用场景，cpu/gpu等 支持T4/V100/A100等多种卡型， 支持arm64芯片， 支持vgpu等模式。 支持国产gpu，支持调度海光dcu，华为npu，寒武纪mlu，天数智芯GPU， 支持rdma调度，mellanox。 支持gpu禁用模型，共享模式，独占模式
基础能力	多资源组/多集群	支持划分多资源组， 支持ipvs的k8s网络模式， 支持多k8s集群， 支持containerd容器运行态
基础能力	边缘集群	支持边缘集群模式，支持边缘节点开发，训练，推理
基础能力	serverless集群模式	支持腾讯云serverless集群模式，（notebook,pipeline,推理服务模块支持） 阿里云serverless集群模式（notebook,pipeline,推理服务模块支持）
基础能力	数据库存储	支持外部mysql作为元数据库 支持外部postgres作为元数据库
基础能力	机器资源管理	web界面控制机器调度类型，所属资源组，是否启动rdma，是否启动vgpu，可用任务场景等
基础能力	存储盘管理	支持web界面添加存储盘，支持项目组绑定，notebook pipeline 推理服务，直接在pod中挂载外部分布式存储。 支持nfs，cfs，oss，nas，cos，glusterfs，cephfs，s3/minio
基础能力	国际化能力	mlops支持配置多语言配置，目前支持中英文
数据管理	数据地图	元数据库表管理，指标，维表
数据管理	数据计算	sqllab交互查询，支持mysql，postgresql，clickhouse，hive，presto等计算引擎
数据管理	ETL编排	数据ETL任务流编排，任务管理等对接公司数据中台相应计算/调度引擎
数据管理	数据集管理	允许用户随时上传样本集（图片、音频、文本等）， 支持sdk进行数据集对接， 支持数据集一键探索功能
数据管理	数据标注	支持标注平台，图/文/音/多模态各类型标注能力， 对接一站式机器学习平台，支持自动化标注(需购买aihub)： 支持目标识别，目标边界识别，目标遮罩识别，图片分类，图片描述，ocr，关键点检测。支持大模型自动化标注：文本分类，文本翻译，命名实体识别，阅读理解，问答，摘要提取。
开发环境	镜像功能	镜像仓库/镜像管理/在线构建镜像。同时提供平台所有镜像，包括模板镜像/服务镜像/notebook镜像/gpu基础环境的构建方法和构建后镜像， 支持dockerfile在线构建 支持同一仓库多个秘钥配置
开发环境	notebook	支持基于开源的Jupyterlab/vscode，提供在线的交互式开发调试工具； 提供多种可选环境ide和开发示例，支持资源类型选择 支持大数据版本，机器学习版本，深度学习版本 大数据版本支持用户信息，hdfs客户端，hive客户端和spark客户端 支持ssh remote与notebook对接远程开发，方便快速将本地代码提交到平台的训练环境。 ssh隧道代理，单端口开放 支持matlab，Rstudio等在线ide 支持gpu，cpu，内存，监控，支持git交互 支持自定义notebook镜像，便于封装公司自己的notebook 多环境notebook，支持R语言/julia语言/python2.7/python3.6/python3.7/python3.8/python3.9/python3.10环境和cube-studio专有环境 支持tensorboard任务可视化 notebook支持环境镜像保存 jupyter支持密码保护 notebook支持整卡占用，虚拟卡占用，gpu共享占用 支持notebook启动自动初始化环境
模型训练	拖拉拽任务流编排调试	提供拖拽式交互开发环境，支持开发者以拖拽的方式完成业务逻辑的PIPLINE； 支持单任务调试， 训练支持多种资源规格（CPU、GPU等），支持卡型的选择，超时重试等。 任务支持独占和共享占用gpu 分布式任务模板支持单任务调试用户镜像而非模板镜像 支持rdma资源占用 支持gpu不同厂商，不同卡型的占用 分布式任务模板支持gpu型号透传，rdma资源透传，拉取秘钥透传 pipeline调试，支持定时调度，补录，并发限制，超时，实例依赖等， 任务管理， workflow实例管理， 资源监控， 支持任务输入输出， 任务流全局变量， 文本/图片/echart结果可视化， 支持workflow暂停和恢复。 支持任务流优先级 支持单任务和pipeline运行中任务监听端口提供运行中服务监听能力 任务流支持任务推荐 定时调度支持最大保留实例数 pipeline支持任务流优先级
模型训练	主流功能算子	基础算子： 自定义镜像， 逻辑节点， python 数据同步： 数据集导入，(支持huggingface数据集) datax，datax-import 模型导入(支持huggingface模型) 数据处理工具： hadoop/spark作业提交， volcanojob/ray分布式数据处理， sparkjob hadoop支持hadfs，hive命令，spark命令 特征处理： -数据合并，包含union、join操作 -去除重复样本 -数据变换，包括boxcox转换、二值化、数据类型转换、dct变换、根据函数转换、ma移动平均、多项式展开 -非数值型变量处理，包括hash、根据统计量转换、one-hot -异常值检测 -获取变量的统计量 -去除值过于单一的变量 -删除缺失率过高的值 -删除缺失率过高的值 -填充缺失值 -数据离散化，等宽、等频、聚类离散化 -标准化、正则化、归一化，有最大绝对值归一化、最大最小归一化、z_score标准化 -索引处理，包含增加索引、索引转列、列索引重命名 -排序 -执行sql -hadamard乘积 -特征组合，用于衍生特征 -降维，包括pca降维和卡方降维 -特征重要性，通过随机森林、逻辑回归、xgboost等模型计算特征重要性，可计算特征的iv值、互信息值、方差等 -特征向量间的相关性计算 -数据拆分，包括列内拆分、列间拆分、行间拆分、svd奇异值分解 -采样，包括随机采样、分层采样、过采样、欠采样 传统机器学习： ray-sklearn分布式， xgb单机训练推理 传统机器学习算法： ar/arima时间序列算法/random-forest/random-forest-regression/lr/lightgbm/knn/kmean/gbdt/decision-tree/pca/lda/catboost/xgb/超参搜索 分布式深度学习框架： tf/pytorch/mxnet/horovod/paddlejob/mindspore分布式训练 分布式加速框架： mpi/colossalai/deepspeed/horovod/megatron 模型处理： 模型评估， 模型格式转换 模型服务化： 模型注册， 模型离线推理， 模型部署 媒体分布式处理： 分布式媒体下载， 视频提取图片， 视频提取图片
模型训练	算子自定义	支持算子自定义，通过web界面操作将自定义算法代码镜像，注册为可被他人复用的pipeline算子
模型训练	自动学习	面向非AI背景的用户提供自动学习服务，用户选择某一个场景之后，上传训练数据即可自动开始训练和模型部署，支持示例automl任务流导入导出
模型训练	自定义镜像	面向高级 AI 开发者，提供自定义训练作业（执行环境 + 代码）功能；
模型训练	自动调参	基于单机/分布式自动超参搜索
模型训练	TensorBoard作业	实时/离线观察模型训练过程中的参数和指标变化情况
模型管理 推理服务	内部服务	支持开发或运维工具快捷部署，提供mysql-web，postgresql web，mobgo web， redis web，neo4j，rstudio等开源工具
模型管理 推理服务	模型管理	模型管理用于对模型多版本管理，支持模型发布为推理服务
模型管理 推理服务	推理服务	支持ml/tf/pytorch/tentortrt/onnx常规模型的多版本的0代码发布。 支持gpu卡型选择，支持vgpu，独占，共享占用， 支持cpu/mem/gpu等弹性伸缩， 支持服务优先级， 支持远程模型路径,支持流量分流，流量复制，sidecar配置，支持泛域名配置，支持配置文件挂载，启动目录/命令/环境变量/端口/指标/健康检查等 支持调试环境/测试环境/生产环境 支持域名/ip代理多种形式 支持服务负载指标监控 支持多版本服务滚动升级和回滚， 支持单pod滚动发布 支持禁用k8s service负载均衡器 支持大模型分布式推理 提供ml/tf/pytorch/tentortrt/onnx常规模型推理服务镜像 支持用户自定义模型推理镜像 支持定时伸缩容 支持配置服务的jwt认证功能
监控	整体资源	所有集群，所有计算机器的使用情况，包括机器的所属集群，所属资源组，机器ip，cpu/gpu类型和卡型，当前cpu/内存/gpu的使用率 所有集群，所有计算pod的使用情况，包括pod所属集群，所属资源组，所属命名空间，调度ip，pod名称，启动用户，cpu，gpu，内存的申请使用率 整体资源页面，支持管理员批量删除
监控	监控体系	所有机器的gpu资源的使用情况， 所有机器的内存/cpu/网络io/磁盘io的负载情况， 所有pod的内存/cpu/gpu/网络io负载情况 所有推理服务的内存/cpu/gpu/qps/吞吐/vgpu负载情况 支持ib流量监控
模型应用市场	模型应用管理方案	提供cubestudio sdk，提供模型开发规范和使用规范
模型应用市场	模型应用管理方案	提供web端模型应用体验，支持同步/异步推理
模型应用市场	模型应用管理方案	提供开发多个python cuda版本的基础镜像
模型应用市场	预训练模型	提供视觉，听觉，nlp，多模态等400+预训练模型，提供预训练模型的模型加载和推理能力，可直接一键部署服务，并提供api
模型应用市场	模型市场	aihub应用对接cube-studio平台进行卡片式展示
模型应用市场	模型一键开发	提供一键转notebook开发，提供符合当前模型所需环境的jupyter
模型应用市场	模型一键微调	支持一键转pipeline微调链路，包括示例数据集下载，微调，模型注册，模型部署，支持微调后模型部署
模型应用市场	模型一键部署web	提供模型一键部署提供手机端和pc端web界面和api，和demo示例弹窗演示
模型应用市场	模型自动化标注	支持部署对接labelstudio自动化标注
模型应用市场	数据集sdk	支持通过python sdk搜索上传下载数据集，支持数据集的加解密/解压缩/数据集基础信息查看等
模型应用市场	notebook sdk	支持通过api，对接cube-studio创建notebook，并跳转到指定目录，用于其他算法平台在当前平台的调试和演示
模型应用市场	pipeline训练sdk	支持AI开发主流语言 Python，提供Python SDK支持用户通过SDK来进行pipeline任务流管理和训练任务启动以及任务流编排
模型应用市场	推理服务sdk	提供python sdk，对接cube tudio进行推理服务的发布，服务升级
大模型	大模型分布式多机多卡	支持分布式多机多卡训练，例如mpi/deepspeed/Colossal-AI
大模型	支持大模型推理aihub形式	支持openjourney/gpt3/yuan/sd-v1.5/sd-v2/sd-v3/Stable Cascade/Stable Diffusion XL/chatglm/chatglm2/chatglm3/chatglm4/llama/llama2/llama3/chinese-llama2/chinese-alpaca/llama2-chinese/qwen/baichuan2/qwen2/gemma/yi/aquilachat2部署
大模型	支持大模型推理openai接口	支持fastchat+vllm大模型推理，支持推理加速+流式接口
大模型	支持大模型微调	支持chatglm2/chatglm3/chatglm4/llama2-chinese/llama3-chinese/baichuan2/qwen2 lora微调，支持llama-factory 100+llm微调
大模型	智能对话	提供支持多场景对话，支持提示词构建，推理接口配置，llm问答，支持问询中模型切换，清理，历史上下文
大模型	私有知识库	私有知识库配置，私有知识库召回
大模型	私有知识库	支持召回列表模式
大模型	私有知识库	支持aigc模式
大模型	私有知识库	支持微信公众号服务号对接
大模型	私有知识库	支持企业微信群聊机器人对接
大模型	私有知识库	支持钉钉群聊机器人对接