Sirius

敏捷高效的
一站式機器學(xué)習(xí)研發(fā)平臺

fastone MLOps Platform

Sirius

專注，精準，統(tǒng)一集成

Sirius關(guān)注機器學(xué)習(xí)研發(fā)團隊在業(yè)務(wù)層之外的所有需求，希望以最簡單的方式，合理分配GPU集群資源給工程師團隊，優(yōu)化資源使用效率。同時，Sirius還簡化并整合了數(shù)據(jù)管理、實驗管理和應(yīng)用發(fā)布等機器學(xué)習(xí)流程到一個平臺，便于統(tǒng)一管理。

預(yù)約演示 →

Sirius研發(fā)平臺,機器學(xué)習(xí)平臺,ai研發(fā)平臺,Deep learning，

關(guān)于Sirius

作為 NVIDIA Inception Program 的一員，速石科技致力于彌合研發(fā)團隊與AI基礎(chǔ)設(shè)施間的差距，簡化AI模型的研發(fā)流程，借助自身優(yōu)勢減少研發(fā)過程中技術(shù)和流程的重復(fù)，大幅優(yōu)化企業(yè)的研發(fā)效率和體驗。

速石科技為企業(yè)提供端到端的一站式機器學(xué)習(xí)研發(fā)平臺——Sirius，并為AI/ML提供全生命周期的產(chǎn)研支持，實現(xiàn)AI/ML模型的部署和落地，從而幫助企業(yè)更快地將ML/LLM模型推向生產(chǎn)環(huán)境，提升整體產(chǎn)研效率，助力企業(yè)實現(xiàn)自身商業(yè)價值。

關(guān)于MLOps

機器學(xué)習(xí)的體系復(fù)雜而龐大，諸如數(shù)據(jù)處理、生產(chǎn)環(huán)境部署、算力資源管理、多個開發(fā)環(huán)境的管理等，會降低企業(yè)的研發(fā)效率和研發(fā)人員的工作體驗。

MLOps就是將機器學(xué)習(xí)（ML）、開發(fā)（Dev）和運維（Ops）串連為一個整體，向人工智能領(lǐng)域提供了系統(tǒng)性的生產(chǎn)過程管理方案，從而針對性地解決前述AI領(lǐng)域問題。

人工智能行業(yè)解決方案

一站式AI研發(fā)云平臺，一鍵拉起機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，將GPU資源利用率快速提升到極致

了解詳情 →

Sirius核心功能

基礎(chǔ)架構(gòu)生命周期管理

GPU集群的自動配置，自動部署

存儲統(tǒng)一配置

資源監(jiān)控、告警以及運營分析

并行計算和算力資源調(diào)度

面向機器學(xué)習(xí)負載的集群調(diào)度器

豐富的企業(yè)級調(diào)度策略配置

結(jié)合并行化計算的調(diào)度框架，提升訓(xùn)練效率

數(shù)據(jù)流管理

數(shù)據(jù)權(quán)限分級

數(shù)據(jù)可視化

版本管理

數(shù)據(jù)清洗及標注

面向LLM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)格式化

推理服務(wù)部署

面向不同類型推理服務(wù)的網(wǎng)關(guān)

服務(wù)規(guī)模自動伸縮

Web端可視化向?qū)渲?/p>

可觀測性指標

資源中心 →

我們的優(yōu)勢

一鍵拉起機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，讓算法工程師專注算法開發(fā)
Sirius內(nèi)置眾多機器學(xué)習(xí)常用鏡像，讓算法工程師能夠通過直觀的網(wǎng)頁界面快速拉起開發(fā)環(huán)境，并以他們熟悉的方式（如Jupyter/SSH）接入。為了進一步提高開發(fā)效率，我們允許用戶將定制化的開發(fā)環(huán)境保存為私有鏡像，從而消除重復(fù)配置環(huán)境的需要，確保工程師能夠?qū)⒕性诤诵臉I(yè)務(wù)開發(fā)上。
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集成化數(shù)據(jù)管理、實驗管理、應(yīng)用發(fā)布，簡化數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)工程師的日常工作
Sirius作為全方位的機器學(xué)習(xí)平臺，支持用戶根據(jù)需要自定義數(shù)據(jù)集和模型，并提供了數(shù)據(jù)集與模型的版本管理功能。平臺的實驗管理模塊能夠自動記錄提交的計算任務(wù)，確保所有實驗活動可復(fù)現(xiàn)、可追蹤。此外，當團隊需要將模型部署為服務(wù)時，我們的應(yīng)用發(fā)布功能可以大幅簡化部署流程，幫助團隊快速推進應(yīng)用的上線過程。
細粒度GPU資源調(diào)度和權(quán)限控制，將GPU資源利用率提升到極致
資源分配是Sirius的核心能力，平臺支持將單張GPU卡拆分給多個用戶使用，允許對用戶及團隊可用的GPU、CPU及內(nèi)存資源進行上限配置。通過靈活的調(diào)度策略，Sirius能夠精準、合理地調(diào)配GPU資源，最大化GPU集群的使用效率。
統(tǒng)一的機器學(xué)習(xí)平臺，管理和監(jiān)控所有ML任務(wù)
Sirius將機器學(xué)習(xí)的研發(fā)流程統(tǒng)一集成在平臺內(nèi)部，使工程師能夠直觀地實時監(jiān)控機器學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)和資源消耗，并根據(jù)關(guān)鍵監(jiān)控指標設(shè)定預(yù)警。同時，管理員可以全面管理和監(jiān)控所有任務(wù)及計算節(jié)點的運行情況。