# Reference: 项目B-2024年某政务大模型管理平台项目-概要设计.docx - Source: 项目B-2024年某政务大模型管理平台项目-概要设计.docx - Type: .docx - Scope: G13 internal reference; one file may contain management, after-sales, and technical sections. - Conversion: Failed; source retained for manual review. ## Extracted content 概述 项目背景 随着政府数字化转型的加速，构建高效、智能的政务服务体系成为提升治理能力的关键。政务大模型作为支撑政务服务智能化的核心技术，其有效管理和高效利用显得尤为重要。 人工智能技术的快速发展，特别是大型语言模型（LLM）在政务领域的应用，为提升政务服务效率、增强民众满意度提供了新途径。 政府部门间数据孤岛、模型重复建设、资源分配不均等问题突出，亟需一个统一的政务大模型管理平台来整合资源、优化流程。 项目目标 构建统一平台：建立集模型开发、训练、部署、监控于一体的政务大模型管理平台。 提升效率与质量：通过自动化流程、智能化管理，提高模型开发效率和服务质量。 促进资源共享：打破数据孤岛，实现模型资源的跨部门共享与复用。 强化安全保障：确保政务数据的安全性和隐私保护，符合相关法律法规要求。 项目范围 功能范围：涵盖模型管理、数据管理、任务调度、性能监控、权限控制等功能模块。 技术范围：基于云计算、大数据、人工智能等先进技术构建。 时间范围：明确项目从概念设计到上线运行的预计时间框架。 用户范围：面向政府内部工作人员，特别是数据科学家、IT运维人员及业务决策者。 用户研究与分析 用户群体划分 数据科学家：负责模型的开发与优化。 IT运维人员：负责平台的日常运维与技术支持。 业务决策者：根据模型提供的分析结果进行决策。 普通公务员：可能作为模型的最终用户，通过界面获取服务或信息。 用户需求调研 访谈与问卷：收集用户对模型管理、数据访问、操作便捷性等方面的需求。 用例分析：构建典型用户场景，理解用户在不同情境下的行为和需求。 痛点识别：识别现有工作流程中的瓶颈和不满，如模型部署周期长、数据共享困难等。 系统架构 行业大模型训练与推理层：是支持垂域行业大模型的基础，负责对输入数据进行预处理和后处理，将数据转换成模型可以接受的格式，并将模型的输出转换成可读性高的结果。支持多种数据格式和数据源，并且需要具备高效的数据处理能力。同时支持模型的训练过程管理及训练完成后的发布。同时训练推理层还负责管理NLP，多模态领域通用人工智能应用系统相关的模型库的管理、调度和监控等，确保模型的稳定性和可靠性。 智能服务层：服务层通用人工智能应用系统的核心能力，包含自然语言理解、自然语言生成、意图识别、视觉识别、语音识别以及语音合成、行为与控制等能力，同时也具备AI Agent智能体实现业务自动化运行能力，这些智能服务可以通过平台调用为前端应用层多种不同行业提供多模态的智能化能力。 应用层：应用层功能可以植入实体和虚拟机器人，并且在PC端、移动端以及实体机器人端等载体上实现多种功能功能如：多模态实时交互、图像理解、语音识别、运动控制、领域问答、文档问答、文档智能、文档出题、文档创作等功能。同时也可以根据不同垂直行业的需求快速搭建适合行业的功能应用。 系统设计 AI数据管理 系统特色 AI数据资产管理 本项目将实现全面的AI数据资产管理，包括数据资产生命周期管理、容量配额限制、容量扩容、在线浏览和监控数据上报等核心功能。通过数据资产生命周期管理，平台将支持开发环境、算法、模型和数据集等AI数据资产的创建、修改和删除，确保数据资产在整个生命周期内得到有效管理和维护。数据资产容量配额管理将限制每个用户或项目的存储容量，防止资源过度消耗，确保公平使用。容量扩容功能支持在线文件系统的动态扩展，满足不断增长的数据需求，保障业务连续性。数据资产在线浏览功能通过Web或二进制客户端提供便捷的访问和操作方式，提高用户的工作效率。数据资产监控数据功能将实时监控文件数量和大小等关键指标，并进行上报和展现，帮助管理员及时发现和解决问题，确保系统的稳定运行。这些功能的实现不仅提升了数据管理的效率和安全性，还为智慧政务平台的智能化转型提供了坚实的基础。本项目将实现： 数据资产生命周期管理 包含平台内如开发环境、算法、模型和数据集等AI数据资产的创建、修改、删除等生命周期管理功能。 数据资产容量配额限制 平台内AI数据资产的数据容量配额管理，限制容量总量。 数据资产容量扩容 平台内AI数据资产的数据容量扩容管理，支持在线文件系统的容量扩容。 数据资产在线浏览 平台内AI数据资产通过Web或者二进制客户端进行浏览和操作。 数据资产监控数据 平台内AI数据资产的文件数量，文件size等监控数据上报和展现。 文件浏览器 本项目将实现全面的文件浏览器功能，包括预览文本格式文件、在线查看图片文件、预览音频格式文件、视频文件在线播放、文件上传/下载管理、批量文件上传/下载、文本文件在线编辑和文件删除管理。通过预览文本格式文件功能，用户可以查看和简单渲染各类开发语言、JSON、Markdown等文本文件，提高代码和文档的编辑效率。在线查看图片文件功能支持多种类型的图片文件，并提供文件缩放操作，方便用户快速查看和处理图像内容。预览音频格式文件功能支持mp3、wmv等常见音频格式，用户可以直接在线播放音频文件，简化音频内容的审核和编辑流程。视频文件在线播放功能支持mp4、wav、mkv等视频格式，用户可以在线观看和管理视频内容，提高多媒体数据的处理效率。文件上传/下载管理功能通过浏览器或二进制客户端提供文件的上传和下载，并显示进度条，支持错误重试，确保数据传输的可靠性和稳定性。批量文件上传/下载功能允许用户一次性上传或下载多个文件，提高数据管理的效率。文本文件在线编辑功能支持通过浏览器直接编辑和保存文本文件，简化文件编辑流程。文件删除管理功能通过浏览器或二进制客户端提供文件删除操作，确保数据资产的整洁和有序。这些功能的实现不仅提升了文件管理的便捷性和效率，还为智慧政务平台的高效运作提供了重要的支持。本项目包括以下功能： 预览文本格式文件 预览平台内文本类型格式文件，并对其内容做简单渲染。包含各类开发语言、json、Markdown等类型。 在线查看图片文件 查看图片文件，支持多种类型的图片文件，支持文件缩放操作。 预览音频格式文件 预览平台内音频格式文件，包含mp3、wmv等类型。 视频文件在线播放 预览平台内音频格式文件，包含mp4、wav、mkv等类型。 文件上传/下载管理 平台内数据资产支持通过浏览器或者二进制客户端进行文件的上传和下载，并显示其进度，支持错误重试功能。 批量文件上传/下载 平台内数据资产支持通过浏览器或者二进制客户端进行文件的批量上传和批量打包下载功能。 文本文件在线编辑 平台内数据资产支持通过通过浏览器对文本类型文件进行在线编辑和保存。 文件删除管理 平台内数据资产支持通过浏览器或者二进制客户端进行文件删除。 数据任务 本项目将实现全面的数据任务管理功能，包括数据客户端管理、数据缓存管理、数据预热管理、数据传输管理和数据任务管理。通过数据客户端管理，平台支持数据资产通过客户端方式与任务关联，并提供挂载客户端的展示和监控数据上报，确保数据在任务中的正确使用和高效处理。数据缓存管理功能允许用户通过客户端指定主机路径的方式添加读缓存，显著提高数据读取速度和任务执行效率。数据预热管理功能支持在任务运行前提前将指定路径下的文件分发到主机缓存，进一步加速训练任务的文件读取效率，减少等待时间。数据传输管理功能支持将平台内数据资产同步到平台外部，通过对象存储协议（如Ceph S3、Minio、AWS S3、阿里云OSS、腾讯云COS等）实现数据的高效传输和存储，确保数据的安全性和可靠性。数据任务管理功能支持平台内数据任务的生命周期管理，包括任务的创建、修改、删除和监控，确保任务的有序执行和管理。这些功能的实现不仅提升了数据处理的效率和可靠性，还为智慧政务平台的高效运作提供了坚实的支持。本项目实现： 数据客户端管理 支持数据资产通过客户端方式与任务关联，并提供挂载客户端的展示和监控数据上报。 数据缓存管理 数据资产通过客户端制定主机路径的方式添加读缓存。 数据预热管理 支持指定一个或多个数据路径，在任务运行前提前将路径下文件分发到主机缓存，加速训练任务文件读取效率。 数据传输管理 支持将平台内数据资产同步到平台外部，通过对象存储协议支持同步到Ceph S3、Minio、AWS S3、阿里云OSS、腾讯云COS等第三方存储。 数据任务管理 支持平台内数据任务的生命周期管理。 访问控制 本项目将实现全面的访问控制功能，包括数据访问凭证管理和数据可见访问管理。通过数据访问凭证管理，平台支持为数据资产设置访问凭证，提供只读和读写两类权限，确保数据的安全性和可控性，防止未经授权的访问和操作。数据可见访问管理功能允许用户设置数据资产的可见范围，默认情况下仅在租户内可见，但可以通过公开设置将数据资产分享给平台内部所有人员，提高数据的共享性和协作效率。这些功能的实现不仅增强了数据的安全性和隐私保护，还促进了数据的合理共享和高效利用，为智慧政务平台的用户提供了更加灵活和安全的访问控制机制。本项目将实现： 数据访问凭证管理 平台内数据资产设置访问凭证，支持只读和读写两类权限。 数据可见访问管理 平台内数据资产设置数据可见访问，默认租户内可见。可通过公开设置将数据资产分享到平台内部所有人员可见。 个人空间管理 本项目将实现个人工作空间管理功能，支持个人工作空间的生命周期管理，用于存储临时文件或个人数据。通过个人工作空间管理，用户可以方便地创建、修改和删除个人工作空间，确保临时文件和个人数据的有序管理和存储。这一功能不仅为用户提供了一个私有的、安全的数据存储空间，还提高了数据管理的便捷性和效率，避免了数据的混乱和丢失。个人工作空间的生命周期管理还有助于平台资源的合理分配和利用，确保每位用户都能高效地管理和使用自己的数据，提升整体的用户体验和平台的运行效率。项目将实现以下功能： 个人工作空间 个人工作空间生命周期管理，用于存储临时文件或者个人数据。 数据集管理 本项目将实现全面的数据集管理功能，包括数据集的生命周期管理、数据集下载接口API、数据集发布和数据集分享。数据集生命周期管理功能支持用户创建、修改和删除数据集，并设置数据集的挂载路径、容量限制和数据类型，确保数据的有序存储和高效管理。数据集下载接口API支持从http URL、Huggingface、GIT等渠道下载数据并导入至数据集，简化了数据获取和整合的过程，提高了数据准备的效率。数据集发布功能允许用户将当前数据集文件进行打包并发布到模型市场，促进了数据的共享和复用，加速了模型开发和训练的进程。数据集分享功能将数据集公开到全平台内可见，普通用户具有只读权限，拥有者为读写权限，确保了数据的安全性和共享性，提升了团队协作和数据利用的效率。这些功能的实现不仅提升了数据管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的高效运作提供了重要支持。本项目将实现： 数据集生命周期管理 创建、修改和删除数据集，设置数据集相关的挂载路径、容量限制和数据类型。 数据集下载接口API 需支持开发从 http URL、Huggingface、GIT接口等API渠道下载数据并导入至数据集。 数据集发布 根据当前数据集文件进行打包和发布到模型市场。 数据集分享 将数据集公开到全平台内可见，普通用户具有只读权限，拥有者为读写权限。 模型管理 本项目将实现全面的模型管理功能，包括模型集的生命周期管理、模型发布和模型分享。模型集生命周期管理功能支持用户创建、修改和删除模型，并设置模型的挂载路径、容量限制和数据类型，确保模型的有序存储和高效管理。模型发布功能允许用户将当前模型文件进行打包并发布到模型市场，促进了模型的共享和复用，加速了模型的部署和应用过程。模型分享功能将模型公开到全平台内可见，普通用户具有只读权限，拥有者为读写权限，确保了模型的安全性和共享性，提升了团队协作和模型利用的效率。这些功能的实现不仅提升了模型管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的高效运作提供了重要支持。本项目将实现 模型集生命周期管理 创建、修改和删除模型，设置模型相关的挂载路径、容量限制和数据类型。 模型发布 根据模型当前文件进行打包和发布到模型市场。 模型分享 将模型公开到全平台内可见，普通用户具有只读权限，拥有者为读写权限。 算法管理 本项目将实现全面的算法管理功能，包括算法代码的生命周期管理和算法代码下载接口API。算法代码生命周期管理功能支持用户创建、修改和删除算法实例，并在训练、推理和建模任务中使用这些算法，确保算法的有序管理和高效利用。算法代码下载接口API支持从第三方Git仓库自动下载代码和算法到指定路径，用户可以指定Git仓库的分支和Access Token，简化了算法获取和更新的过程，提高了开发和维护的效率。这些功能的实现不仅提升了算法管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的智能化应用提供了强大的技术支持，确保了算法的最新性和可靠性。本项目将实现以下功能： 算法代码生命周期管理 创建、修改/删除算法实例，可以在训练/推理/建模任务中使用。 算法代码下载接口API 根据第三方Git仓库自动下载代码和算法到指定路径。支持指定Git仓库的分支和Access Token。 镜像管理 本项目将实现全面的镜像管理功能，包括镜像列表管理、镜像生命周期管理、镜像详情信息展示和镜像仓库访问凭证管理。镜像列表管理功能支持容器镜像的列表展示和详情查看，帮助用户快速了解和管理现有的镜像资源。镜像生命周期管理功能支持镜像的创建、版本管理、更新和删除，确保镜像的有序维护和高效使用。镜像详情信息功能允许用户查看镜像的详细信息，包括镜像ID、版本、构建时间等，便于追踪和管理镜像的版本历史。镜像仓库访问凭证管理功能支持镜像仓库的权限和访问凭证管理，确保镜像的安全性和访问控制。这些功能的实现不仅提升了镜像管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的容器化应用提供了强大的支持，确保了应用的稳定性和可维护性。本项目将实现 镜像列表管理 容器镜像列表及详情展示 镜像生命周期管理 镜像生命周期管理，包括镜像创建，版本管理、更新、删除等功能。 镜像详情信息 支持查看镜像的详情信息，包括镜像id、版本、构建时间等。 镜像仓库访问凭证管理 支持镜像仓库权限和访问凭证的管理。 模型开发管理 建模任务管理 本项目将实现全面的建模任务管理功能，包括通用在线编辑器、建模实例运行环境管理、建模实例外部访问、建模实例控制台、建模实例生命周期管理和建模实例数据管理及监控管理。通用在线编辑器支持Web端代码编辑和调试功能，并允许设置登录密码，确保代码开发的便捷性和安全性。建模实例运行环境管理支持创建amd64 NVIDIA GPU和CUDNN，以及arm华为ASCEND NPU和CANN，满足不同硬件环境下的建模需求。建模实例外部访问功能支持将建模任务暴露给集群外部用户访问，通过浏览器方式远程访问，并支持用户设置自定义密码进行访问控制，确保任务的安全性和灵活性。建模实例控制台支持通过WebSSH方式登录实例控制台，进行命令行操作，方便用户进行高级管理和调试。建模实例生命周期管理功能支持建模实例的创建、修改和删除等操作，确保实例的有序管理和高效利用。建模实例数据管理功能支持将一个或多个数据集、开发环境等AI数据资产挂载到建模实例内部，简化数据准备和访问过程。建模实例监控管理功能支持监控数据的上报和展示，帮助用户实时了解实例的运行状态，及时发现和解决问题。这些功能的实现不仅提升了建模任务管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的高效开发和运行提供了重要支持。本项目将实现 通用在线编辑器 支持web端代码编辑功能，支持代码调试功能， 支持设置登录密码。 建模实例运行环境管理 支持创建 amd64 NVIDIA GPU 和 CUDNN，支持 arm 华为 ASCERD NPU 和 CANN。 建模实例外部访问 支持将建模任务暴露给集群外部用户访问， 支持通过浏览器方式远程访问，支持用户设置自定义密码进行访问控制。 建模实例控制台 支持通过WebSSH方式登录实例控制台，能够进行命令行操作。 建模实例生命周期管理 管理建模实例的创建、修改、删除等生命周期内的操作。 建模实例数据管理 支持如一个或多个数据集、开发环境等AI数据资产挂载到建模实例内部。 建模实例监控管理 支持建模实例的监控数据上报和展示。 训练任务管理 本项目将实现全面的训练任务管理功能，包括训练任务实例生命周期管理、单机训练任务、分布式训练任务、训练任务可视化、第三方训练集群管理、训练任务数据管理、训练实例资源管理和训练任务实例控制台及监控管理。训练任务实例生命周期管理功能支持训练实例的创建、修改和删除，确保任务的有序管理和高效利用。单机训练任务支持单机单卡和单机多卡类型任务，满足不同规模的训练需求。分布式训练任务支持多节点间的资源共享和自动配置，确保高效并行计算。训练任务可视化功能基于训练过程日志，实时更新和展示训练状态，帮助用户直观了解训练进展。第三方训练集群管理功能支持第三方训练集群的控制面暴露，如Ray Cluster的控制页面，方便用户管理和监控集群资源。训练任务数据管理功能支持将一个或多个数据集、开发环境等AI数据资产挂载到训练实例内部，简化数据准备和访问过程。训练实例资源管理功能支持创建X86和ARM64架构的训练实例，内置NVIDIA CUDNN8和ASCERD CANN8等通讯库，并通过提交环境变量和启动命令等方式运行训练任务，确保资源的高效利用。训练任务实例控制台支持通过WebSSH方式登录实例控制台，进行命令行操作，方便用户进行高级管理和调试。训练任务实例监控管理功能支持监控数据的上报和展示，帮助用户实时了解训练实例的运行状态，及时发现和解决问题。这些功能的实现不仅提升了训练任务管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的高效训练和模型开发提供了重要支持。本项目将实现： 训练任务实例生命周期管理 管理建模实例的创建、修改、删除等生命周期内的操作。 单机训练任务 训练任务支持单机单卡，单机多卡类型任务。 分布式训练任务 训练任务支持分布式训练任务，支持设置不同角色资源和自动进行计算资源的拓扑感知，支持自动设置多节点之间的共享配置，自动设置多节点之间的ssh免密。 训练任务可视化 基于记录的训练过程日志，并进行实时更新和可视化展现。 第三方训练集群管理 支持第三方训练集群控制面暴露，如Ray Cluster的控制页面。 训练任务数据管理 支持如一个或多个数据集、开发环境等AI数据资产挂载到训练实例内部。 训练实例资源管理 支持创建X86和ARM64架构的训练实例，内置NVIDIA CUDNN8 和 ASCERD CANN8等通讯库，支持通过提交环境变量、启动命令等方式将训练任务运行。 训练任务实例控制台 支持通过WebSSH方式登录实例控制台。 训练任务实例监控管理 支持训练实例的监控数据上报和展示。 大模型调优管理 大模型调优框架管理 本项目将实现全面的大模型调优框架管理功能，包括开源大模型目录管理、大模型调优框架管理、调优参数模版管理、调优任务模版管理、验证模版管理、大模型数据并行处理、大模型流水线并行处理、大模型张量并行处理、支持显卡显存offload和大模型训练优化器。开源大模型目录管理功能内置业界主流开源模型模板，如Llama3、ChatGLM、QWEN、Mixtral、BaiChuan2、Bloomz等（部分大模型需获得商业授权），确保用户能够快速选择和使用高质量的预训练模型。大模型调优框架管理功能支持多种第三方调优框架的接入，提供灵活的调优环境。调优参数模版管理功能内置大模型调优参数模板，并支持可视化编辑，简化调优参数的配置过程。调优任务模版管理功能内置大模型调优任务启动模板，进行调优任务的启动和调度，提高调优效率。验证模版管理功能内置大模型验证和推理模板，用于大模型测试和推理服务，确保模型的准确性和性能。大模型数据并行处理功能支持在多张GPU上加载大模型进行数据的并行处理，提高训练速度。大模型流水线并行处理功能支持将大模型的各层划分，进行并行处理，进一步优化训练效率。大模型张量并行处理功能基于Transformer提供大模型并行功能，根据worker数量成比例地减少显存使用，确保高效利用计算资源。支持显卡显存offload功能利用CPU和GPU内存来训练和调优大型模型，缓解显存压力。大模型训练优化器功能支持多种优化器，包括Adam、AdamW、OneBitAdam和Lamb，提供多样化的优化选择，确保训练过程的高效和稳定。这些功能的实现不仅提升了大模型调优的便捷性和效率，还为智慧政务平台的高性能计算和模型优化提供了强大的支持。本项目将实现： 开源大模型目录管理 内置业界主流开源模型模版，如Llama3、ChatGLM、QWEN、Mixtral、BaiChuan2、Bloomz等（部分大模型需获得商业授权）。 大模型调优框架管理 内置大模型调优框架，支持多种第三方调优框架的接入。 调优参数模版管理 内置大模型调优参数模版，进行可视化编辑。 调优任务模版管理 内置大模型调优任务启动模版，进行调优任务启动和调度。 验证模版管理 内置大模型验证和推理模版，用于大模型测试和推理服务。 大模型数据并行处理 同时在多张GPU上加载大模型上进行数据的并行处理。 大模型流水线并行处理 支持将大模型的各层划分，进行并行处理。 大模型张量并行处理 基于 Transformer 提供大模型并行功能。根据 worker 数量，成比例地减少显存使用。 支持显卡显存offload 支持利用 CPU 和 GPU 内存来训练和调优大型模型。 大模型训练优化器 支持 优化器包括Adam、AdamW、OneBitAdam和Lamb 大模型数据管理 本项目将实现全面的大模型数据管理功能，包括多数据集格式管理、训练数据集泛化和大模型测试数据管理。多数据集格式管理功能支持大模型调优所需的各种数据集格式，包括但不限于prompt+response、纯文本和prompt+多response排序，确保数据的多样性和适用性。训练数据集泛化功能支持将已有数据集进行泛化处理，通过数据增强和变换提升模型的泛化能力，确保模型在不同场景下的表现更加稳定和可靠。大模型测试数据管理功能支持大模型测试数据集的管理，包括多种类型的文本格式，确保测试数据的准确性和多样性，帮助用户全面评估模型的性能。这些功能的实现不仅提升了数据管理的便捷性和灵活性，还为智慧政务平台的大模型训练和测试提供了重要的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 多数据集格式管理 支持大模型调优的数据集管理，支持多种类型的数据集格式，至少包含（prompt+response、文本、prompt+多response排序）。 训练数据集泛化 支持将已有数据集进行泛化处理。 大模型测试数据管理 支持大模型测试数据集的管理，支持多种类型的文本格式。 大模型调优类型 本项目将实现全面的大模型调优类型功能，包括大模型训练运行环境开发、选择模型调优框架和大模型微调类型。大模型训练运行环境开发功能需适配大模型训练所需的运行环境开发接口，确保训练环境的稳定性和兼容性。选择模型调优框架功能支持多种大模型训练框架，如DeepSpeed、Megatron等，提供灵活的调优环境选择，满足不同场景下的需求。大模型微调类型功能支持通用大模型的多种微调方式，包括Lora、Qlora、Freeze和Full等，确保用户可以根据具体需求选择最合适的微调方法，提高模型的性能和效率。这些功能的实现不仅提升了大模型调优的灵活性和便捷性，还为智慧政务平台的高性能计算和模型优化提供了强大的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 大模型训练运行环境开发 需适配大模型训练运行环境的的开发接口。 选择模型调优框架 需适配选择大模型训练的框架，如DeepSpeed、Megtraon等。 大模型微调类型 需支持通用大模型的Lora、Qlora、Freeze、Full等微调方式 。 大模型训练方法 本项目将实现全面的大模型训练方法功能，包括大模型训练方法类型和大模型训练方法参数设置。大模型训练方法类型功能需支持多种通用大模型的训练微调方法，如（Continuous）pre-training、reward modeling、PPO训练、DPO训练、KTO训练和ORPO训练，同时支持设置奖励模型、归一化和白化处理，确保模型在不同训练阶段的优化效果。大模型训练方法参数设置功能需支持多种计算精度（fp16、bf16、fp32）、自定义梯度累积、自定义序列长度和优化器选择（如adamw_torch、adamw_8bit或adafactor），以及学习率调度策略（如cosine、linear、constant）和模型训练记录日志的间隔设置，确保训练过程的高效性和灵活性。这些功能的实现不仅提升了大模型训练的多样性和精确性，还为智慧政务平台的高性能计算和模型优化提供了强大的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 大模型训练方法类型 需支持通用大模型选择训练微调方法， (Continuous) pre-training、 reward modeling、PPO训练、DPO训练、KTO训练、ORPO训练，支持设置奖励模型、归一化和白化处理。 大模型训练方法参数 需支持大模型训练调优参数设置，设置fp16、bf16、fp32等计算精度、自定义设置梯度累积、自定义设置序列长度、自定义设置优化器，如adamw_torch、adamw_8bit 或 adafactor、设置学习率，如cosine、liner、constant等、设置模型训练记录日志的间隔。 大模型任务管理 本项目将实现全面的大模型任务管理功能，包括调优任务生命周期管理、调优任务日志管理、调优任务控制台管理、调优任务可视化管理、调优任务实例监控管理、调优任务模型保存、调优任务文件输出管理和调优模型发布管理。调优任务生命周期管理功能支持大模型调优任务的创建、调度、运行、停止和删除，确保任务的有序管理和高效执行。调优任务日志管理功能支持调优任务过程中的日志存储、持久化管理、查看和下载，确保日志的完整性和可追溯性。调优任务控制台管理功能支持通过WebSSH方式访问大模型调优任务控制台，方便用户进行命令行操作和高级管理。调优任务可视化管理功能记录调优任务的模型日志，并对模型损失度等数据进行可视化展示，支持多轮训练数据的指标横向对比，帮助用户直观了解调优效果。调优任务实例监控管理功能支持调优任务过程中对基础设施监控数据的上报和可视化展示，确保基础设施的稳定性和性能。调优任务模型保存功能支持调优任务结束后将模型保存到指定路径，确保模型的持久化和可复用性。调优任务文件输出管理功能支持调优任务的文件输出管理，并通过Web文件浏览器进行文件管理和上传下载，提高文件管理的便捷性。调优模型发布管理功能支持大模型发布功能，通过一键方式将调优好的模型发布到模型市场或第三方市场（如HuggingFace），促进模型的共享和复用。这些功能的实现不仅提升了大模型任务管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的模型开发和应用提供了全面的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 调优任务生命周期管理 需支持大模型调优任务生命周期的管理，包含调优任务的创建、调度、运行、停止和删除等功能。 调优任务日志管理 需支持大模型调优任务的过程中的日志存储持久化管理、查看、下载。 调优任务控制台管理 需支持通过WebSSH方式访问大模型调优任务控制台。 调优任务可视化管理 需记录大模型调优任务的模型日志，并对模型损失度等数据进行可视化展示。支持多伦训练数据的指标的横向对比。 调优任务实例监控管理 需支持大模型调优任务过程中对基础设施监控数据的上报和可视化展示。 调优任务模型保存 需支持大模型调优任务结束后，将模型保存到指定路径。 调优任务文件输出管理 需支持大模型调优任务的文件输出管理，并通过Web文件浏览器进行文件管理和上下传文件。 调优模型发布管理 需支持大模型发布功能，通过一件方式将调优好的模型发布到模型市场或者第三方市场，如HuggingFace。 LLM模型验证 本项目将实现全面的LLM模型验证功能，包括通用大模型推理验证、自定义温度（Temperature）、自定义多样性（top_p）、自定义重复惩罚（penalty_score）和自定义系统提示（prompt）。通用大模型推理验证功能需适配主流开源大模型，并提供Web浏览器的Q&A窗口进行能力验证，确保用户可以方便地测试和评估模型的性能。自定义温度功能允许用户在Q&A窗口中调整模型的温度参数，控制生成文本的随机性和创造性。自定义多样性功能支持用户设置top_p值，控制生成文本的多样性和分布，避免生成过于集中或单一的输出。自定义重复惩罚功能允许用户设置penalty_score，减少生成文本中的重复内容，提高输出的自然性和流畅性。自定义系统提示功能支持用户在Q&A窗口中设置系统prompt，引导模型生成特定类型或风格的文本，增强模型的灵活性和适应性。这些功能的实现不仅提升了模型验证的便捷性和灵活性，还为智慧政务平台的模型评估和优化提供了强大的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 通用大模型推推理验证 需适配主流开源大模型，并提供Web浏览器的Q&A窗口进行能力验证。 自定义温度 Temperature 需在模型验证的Q&A窗口自定义模型的温度。 自定义多样性 top_p 需在模型验证的Q&A窗口自定义模型的多样性。 自定义重复惩罚 penalty_score 需在模型验证的Q&A窗口自定义模型的重复惩罚。 自定义系统 prompt 需在模型验证的Q&A窗口自定义模型的系统prompt。 模型服务管理 模型市场 本项目将实现全面的模型市场功能，包括模型注册、模型版本管理、模型元数据管理、模型在线试用、模型在线API文档、模型权限管理、模型评分和模型留言与回复。模型注册功能支持模型注册表，管理模型的生命周期，包括创建、修改和删除等操作，确保模型的有序管理和高效利用。模型版本管理功能支持模型的版本化管理，根据指定版本下载，确保用户可以使用最新的或特定版本的模型。模型元数据管理功能支持模型元数据信息管理，包括模型任务类型、训练框架、License等信息，提高模型的透明度和可追溯性。模型在线试用功能支持模型的加载、运行和释放等自动化管理，方便用户快速测试和评估模型性能。模型在线API文档功能支持模型在线API文档展示，帮助用户理解和使用模型接口。模型权限管理功能支持设置模型的公开化和私有化的权限开放访问，确保模型的安全性和可控性。模型评分功能支持普通用户对模型内容进行评分，并计算综合平均值，帮助用户选择高质量的模型。模型留言和回复功能支持用户设置模型留言和对留言进行应用回复，增强用户之间的交流和反馈。这些功能的实现不仅提升了模型市场的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的模型共享和应用提供了全面的支持，确保了模型的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 模型注册 需支持模型注册表，管理模型生命周期，包含创建、修改和删除等操作。 模型版本管理 需支持模型版本化管理，根据指定版本下载。 模型元数据管理 需支持模型元数据信息管理，例如模型任务类型、训练框架、License等信息。 模型在线试用 需支持模型在线试用功能，提供模型的加载、运行、释放等自动化管理功能。 模型在线API文档 需支持模型在线API文档展示。 模型权限管理 需支持设置模型的公开化和私有化的权限开放访问。 模型评分 需支持普通用户对模型内容进行评分，并对其做综合平均值。 模型留言和回复 需支持用户设置模型留言和对留言进行应用回复功能。 数据集市场 本项目将实现全面的数据集市场功能，包括数据集注册、数据集预览、数据集版本管理、数据集元数据管理、数据集权限管理、数据集评分和数据集留言与回复。数据集注册功能支持数据集注册表，管理数据集的生命周期，包括创建、修改和删除等操作，确保数据集的有序管理和高效利用。数据集预览功能支持数据集的预览，帮助用户快速了解数据集的内容和结构。数据集版本管理功能支持数据集的版本化管理，根据指定版本下载，确保用户可以使用最新的或特定版本的数据集。数据集元数据管理功能支持数据集元数据信息管理，包括数据集的任务类型、训练框架、License等信息，提高数据集的透明度和可追溯性。数据集权限管理功能支持设置数据集的公开化和私有化的权限开放访问，确保数据集的安全性和可控性。数据集评分功能支持普通用户对数据集内容进行评分，并计算综合平均值，帮助用户选择高质量的数据集。数据集留言和回复功能支持用户设置数据集留言和对留言进行应用回复，增强用户之间的交流和反馈。这些功能的实现不仅提升了数据集市场的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的数据共享和应用提供了全面的支持，确保了数据集的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 数据集注册 需支持数据集注册表，管理数据集生命周期，包含创建、修改和删除等操作。 数据集预览 需支持数据集的预览功能。 数据集版本管理 需支持数据集版本化管理，根据指定版本下载。 数据集元数据管理 需支持数据集元数据信息管理，例如模型任务类型、训练框架、license等信息。 数据集权限管理 需支持设置数据集的公开化和私有化的权限开放访问。 数据集评分 需支持普通用户对数据集和模型内容进行评分，并对其做综合平均值。 数据集留言和回复 需支持用户设置数据集留言和对留言进行应用回复功能。 市场运营管理 本项目将实现全面的市场运营管理功能，包括数据集和模型权重排序、内容推荐、留言评论管理和外部资源同步管理。数据集和模型权重排序功能支持设置数据集和模型的权重，并在用户数据集列表中影响排序，确保高质量和高人气的数据集和模型优先展示。内容推荐功能支持运营后台管理对数据集和模型进行推荐语设置，并显式显示在模型市场详情页中，帮助用户快速找到适合的资源。留言评论管理功能支持普通用户对数据集和模型进行评论和回复的管理，增强用户之间的互动和反馈，提升用户满意度。外部资源同步管理功能支持模型市场中数据集和模型与外部资源（如HuggingFace）保持同步，并开发API支持transformers无侵入式代理，确保数据集和模型的最新性和多样性。这些功能的实现不仅提升了市场运营管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的数据和模型共享提供了全面的支持，确保了资源的高质量和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 数据集和模型权重排序 需支持设置数据集和模型权重，并在用户数据集列表中影响排序。 内容推荐 需支持运营后台管理这对数据集和模型进行推荐语设置，并显式现在模型市场详情页当中。 留言评论管理 需支持普通用户对数据集和模型进行评论和回复的管理功能。 外部资源同步管理 需支持模型市场中数据集和模型与外部资源保持同步，如HuggingFace。 并开发API支持trainsformers无侵入式代理。 模型推理任务 本项目将实现全面的模型推理任务功能，包括推理模型资源管理、自定义镜像推理服务和自定义模型推理服务数量。推理模型资源管理功能支持对大模型推理资源的配额和规格管理，确保资源的合理分配和高效利用。自定义镜像推理服务功能支持用户自定义推理镜像的创建，并运行大模型推理服务，提供灵活的环境配置选项，满足不同应用场景的需求。自定义模型推理服务数量功能支持用户自定义推理服务的副本数，并在操作模型部署资源后自动停止，确保服务的弹性和成本控制。这些功能的实现不仅提升了模型推理任务的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的模型部署和应用提供了强大的支持，确保了模型推理的高性能和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 推理模型资源管理 需支持对大模型推理资源的配额和规格管理。 自定义镜像推理服务 需支持用户自定义推理镜像的创建，并运行大模型推理服务。 自定义模型推理服务数量 需支持用户自定义推理的服务的副本数，在操作模型部署资源后自动停止。 大模型API服务管理 本项目将实现全面的大模型API服务管理功能，包括模型API服务目录、自定义API服务网关、模型API负载均衡、API网关服务治理、模型API调用统计、模型服务弹性扩缩容和自定义HTTPS/TLS证书。模型API服务目录功能支持对模型API内容进行展示和管理，确保用户可以方便地查找和使用API服务。自定义API服务网关功能支持用户自定义关联API网关，实现服务质量和资源的隔离，提高系统的稳定性和安全性。模型API负载均衡功能支持设置模型推理API的负载均衡策略，确保请求的均匀分布和高效处理。API网关服务治理功能支持对模型推理API的扩展特性进行设置，如响应延迟等，提升服务质量。模型API调用统计功能支持对模型推理API的调用量进行度量，包括调用量、QPS、成功率和延迟等度量数据，帮助用户监控和优化API性能。模型服务弹性扩缩容功能支持根据CPU、内存、GPU使用率进行自动扩缩容，确保服务的高可用性和资源利用率。自定义HTTPS/TLS证书功能支持用户自定义HTTPS/TLS证书，增强API服务的安全性。这些功能的实现不仅提升了大模型API服务管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的API服务提供了全面的支持，确保了服务的高性能和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 模型API服务目录 需支持模型API目录并对模型API内容进行进行展现。 自定义API服务网关 需支持自定义关联API网关，用于服务质量和资源的隔离。 模型API负载均衡 需支持模型推理的API的负载均衡策略设置。 API网关服务治理 需支持模型推理的API的扩展特性进行设置，例如响应延迟等。 模型API调用统计 需支持模型推理API的调用量进行度量，包含调用量、qps、成功率、延迟等度量数据。 模型服务弹性扩缩容 需支持模型推理服务根据CPU、内存、GPU使用率进行弹性扩缩容。 自定义HTTPS/TLS证书 需支持用户自定义HTTPS/TLS证书。 平台运营管理 用户中心 本项目将实现全面的用户中心功能，包括用户注册管理、用户密码设置与策略、设置用户个人信息、用户注销管理、租户空间成员管理、多国语言支持和广播消息。用户注册管理功能支持新用户注册，确保用户可以方便地加入平台。用户密码设置与策略功能支持用户自定义密码，并遵循强密码策略，提高账户安全性。设置用户个人信息功能支持用户设置和管理个人信息，如头像、邮箱和电话等，增强用户体验。用户注销管理功能支持用户注销账号，并回收相关资源，确保资源的合理利用。租户空间成员管理功能支持用户加入和离开租户，方便团队协作和资源管理。多国语言支持功能支持中文和英文两种语言，满足国际化需求。广播消息功能支持设置全平台可见的广播消息，并支持自定义时间，确保重要信息的及时传达。这些功能的实现不仅提升了用户中心的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的用户管理和信息传递提供了全面的支持，确保了平台的高效运行和用户体验。本项目将实现以下具体功能： 用户注册管理 需支持新用户注册管理。 用户密码设置与策略 需支持用户自定义用户密码，密码规则需遵循强密码策略。 设置用户个人信息 需支持用户设置个人信息，如头像、邮箱和电话等信息。 用户注销管理 需支持用户注销账号，并回收相关资源。 租户空间成员 需支持用户加入和离开租户。 多国语言支持 需支持中文、英文两国语言。 广播消息 需支持设置广播消息，全平台内所有用户可见。支持自定义时间。 认证管理 本项目将实现全面的认证管理功能，包括Two-Factor认证、用户AccessToken管理、用户SSH或GPG公钥管理、用户消息通知和三方用户系统接入。Two-Factor认证功能支持双因素认证，增强用户账户的安全性。用户AccessToken管理功能支持用户创建和管理AccessToken，并具备生命周期管理，确保访问令牌的安全性和有效性。用户SSH或GPG公钥管理功能支持用户管理自己的SSH或GPG公钥，确保数据访问的安全性和便捷性。用户消息通知功能支持对用户相关操作的通知，如加入租户、离开租户和创建任务等，确保用户及时了解平台动态。三方用户系统接入功能支持平台对接第三方遵循OAuth2.0协议的用户系统，实现单点登录和身份验证的统一管理。这些功能的实现不仅提升了认证管理的便捷性和安全性，还为智慧政务平台的用户身份验证和访问控制提供了全面的支持，确保了平台的高安全性和高效运行。本项目将实现以下具体功能： Two-Factor 认证 平台需支持Two-Factor 认证。 用户AccessToken管理 平台需用户创建AccessToken，并具备其生命周期管理。AccessToken需包含有效期。 用户SSH或GPG公钥管理 平台需用户管理自己的SSH货GPG公钥，已支持数据访问。 用户消息通知 平台需支持对用户相关操作的进行通知，如加入租户、离开租户，创建任务等。 三方用户系统接入 平台需支持对接第三方遵循Oauth2.0协议的用户系统。 租户管理 本项目将实现全面的租户管理功能，包括创建平台租户空间、租户管理员设置、租户关联企业信息设置和租户资源配额设置。创建平台租户空间功能支持平台管理员对租户的生命周期管理，包括创建和删除租户，确保租户的有序管理和资源的有效利用。租户管理员设置功能支持平台指定租户管理员，赋予其管理租户内所有资源的权限，确保租户内资源的高效管理和安全控制。租户关联企业信息设置功能支持为租户关联企业信息，如企业名称等，增强租户的身份标识和管理便利性。租户资源配额设置功能支持平台设置租户的资源配额，包括资源总量和计算包资源配额，确保资源的合理分配和使用效率。这些功能的实现不仅提升了租户管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的多租户模式提供了全面的支持，确保了平台的高可扩展性和资源优化。本项目将实现以下具体功能： 创建平台租户空间 平台管理员需支持租户的生命周期管理，支持创建、删除等功能。 租户管理员设置 平台需支持设置租户管理员，租户管理员具有管理租户内一切资源的权限。 租户关联企业信息设置 平台需支持为租户关联企业信息，包含企业名称等。 租户资源配额设置 平台需支持设置租户资源配额，支持设置资源总量和计算包资源配额。 平台资源管理 本项目将实现全面的平台资源管理功能，包括设置CPU规格资源包、设置大模型规格资源包、设置大模型虚拟规格资源包、设置NPU规格资源包和设置资源包生命周期管理。设置CPU规格资源包功能支持平台根据基础设施配置不同的CPU资源包，满足不同任务的计算需求。设置大模型规格资源包功能支持平台配置专门针对大模型训练和推理的资源包，确保高性能计算资源的合理分配。设置大模型虚拟规格资源包功能支持平台配置虚拟化的大模型资源包，提供灵活的资源调度和管理。设置NPU规格资源包功能支持平台配置NPU资源包，满足人工智能任务中对专用加速器的需求。设置资源包生命周期管理功能支持平台对资源包进行全生命周期管理，包括创建、修改计费单价和删除等操作，确保资源的高效利用和成本控制。这些功能的实现不仅提升了平台资源管理的灵活性和高效性，还为智慧政务平台的资源优化和成本管理提供了全面的支持，确保了平台的高性能和高可靠性。本项目将实现以下具体功能： 设置CPU规格资源包 平台需根据基础设施设置CPU规格资源包。 设置大模型规格资源包 平台需根据基础设施设置大模型规格资源包。 设置大模型虚拟规格资源包 平台需根据基础设施设置虚拟大模型规格资源包。 设置NPU规格资源包 平台需根据基础设施设置NPU规格资源包。 设置资源包生命周期管理 平台需根据资源包的生命周期管理，包含创建、修改计费单价、删除等操作。 审计管理 本项目将实现全面的审计管理功能，包括记录用户操作记录、导出用户操作记录、平台事件记录和实时日志查询API。记录用户操作记录功能支持平台持久化记录用户的操作行为，保存周期至少180天，确保操作的可追溯性和安全性。导出用户操作记录功能支持将操作记录导出为Excel文件，方便用户进行离线分析和审计。平台事件记录功能支持记录平台内的重要事件信息，保存周期至少30天，帮助管理员及时发现和解决问题。实时日志查询API功能支持对运行容器的实时日志进行查询，并提供API接口，确保日志数据的实时性和可用性。这些功能的实现不仅提升了审计管理的透明度和安全性，还为智慧政务平台的操作监控和问题追溯提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和合规性。本项目将实现以下具体功能： 记录用户操作记录 平台需记录平台用户的操作记录，并对其进行持久化记录，保存周期至少180天。 导出用户操作记录 平台需支持操作记录导出功能，导出格式为excel文件。 平台事件记录 平台需支持记录平台内事件信息，用与追溯问题，保存周期至少30天。 实时日志查询API 平台需支持对运行容器的实时日志进行查询功能，并提供API接口。 平台管控服务 集群管理 本项目将实现全面的集群管理功能，包括本地集群纳管、集群状态管理、集群主机扩缩容、集群资源管理和多集群管理。本地集群纳管功能支持基于Kubernetes的私有和公有云集群的纳管，确保集群的统一管理和高效运维。集群状态管理功能支持集群状态信息的上报，包括组件状态、请求延迟和服务可靠性等数据，帮助管理员实时监控集群健康状况。集群主机扩缩容功能支持通过二进制工具进行快速的主机扩容与缩容，确保资源的灵活调配和高效利用。集群资源管理功能支持集群资源的回收以及关联资源的删除，确保资源的合理释放和管理。多集群管理功能支持多个算力集群的统一纳管，并在界面上提供统一视图进行展现，简化多集群管理的复杂性。这些功能的实现不仅提升了集群管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的资源优化和运维管理提供了全面的支持，确保了平台的高可用性和稳定性。本项目将实现以下具体功能： 本地集群纳管 需支持集群的纳管，基于Kubernetes集群，包含私有和公有云。 集群状态管理 需支持集群状态信息上报，包含组件状态、请求延迟、服务可靠性等数据。 集群主机扩缩容 需支持集群主机通过二进制工具进行快速扩容与缩容。 集群资源管理 需支持集群资源回收以及关联的资源删除。 多集群管理 需支持多个算力集群统一纳管，并在界面上提供统一视图进行展现。 集群分区管理 本项目将实现全面的集群分区管理功能，包括节点计算可用区、节点应用可用区、节点控制可用区和节点存储可用区。节点计算可用区功能支持在集群内主机上设置计算可用区，专用于运行大模型训练任务，确保计算资源的高效利用和任务的高性能执行。节点应用可用区功能支持在集群内主机上设置应用可用区，专用于运行大模型推理任务，确保推理服务的稳定性和响应速度。节点控制可用区功能支持在集群内主机上设置控制面可用区，用于运行控制面服务，包括API和任务节点，确保控制面服务的高可用性和可靠性。节点存储可用区功能支持在集群内主机上设置存储可用区，用于运行存储服务，包括存储集群和存储网关，确保数据存储的可靠性和访问效率。这些功能的实现不仅提升了集群资源的精细化管理和高效利用，还为智慧政务平台的高性能计算、推理服务和数据存储提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和高可用性。本项目将实现以下具体功能： 节点计算可用区 需支持集群内主机设置计算可用区，用于运行大模型训练任务。 节点应用可用区 需支持集群内主机设置应用可用区，用于运行大模型推理任务。 节点控制可用区 需支持集群内主机设置控制面可用区，用于运行控制面服务，包含API、任务节点。 节点存储可用区 需支持集群内主机设置存储可用区，用于运行存储服务，包含存储集群、存储网关等。 主机管理 本项目将实现全面的主机管理功能，包括主机资产管理、主机系统管理、主机调度管理、主机标签管理、主机污点管理和主机监控状态。主机资产管理功能支持主机资产的上报，包括CPU型号、内存、PCIe设备、GPU/NPU设备和硬盘设备等信息，确保资产的清晰管理和维护。主机系统管理功能支持主机系统信息的上报，包括健康状态和磁盘状态，帮助管理员实时监控主机的运行状况。主机调度管理功能支持设置主机调度策略，确保资源的合理分配和高效利用。主机标签管理功能支持设置主机标签，便于分类和管理主机资源。主机污点管理功能支持设置主机污点（维护模式），确保在需要维护时能够快速隔离主机。主机监控状态功能支持上报主机监控信息，包括CPU、内存和GPU等数据的实时上报，确保主机性能的持续监控和及时调整。这些功能的实现不仅提升了主机管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的资源优化和运维管理提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和高可用性。本项目将实现以下具体功能： 主机资产管理 需支持主机资产上报，包含CPU型号、内存、PICE设备、GPU/NPU设备、硬盘设备等。 主机系统管理 需支持主机系统信息上报，包含健康状态、磁盘状态等。 主机调度管理 需支持设置主机调度管理。 主机标签管理 需支持设置主机标签管理。 主机污点管理 需支持设置主机污点管理（维护模式）。 主机监控状态 需支持上报主机监控信息，包含CPU、内存、GPU等数据实时上报。 网络管理 本项目将实现全面的网络管理功能，包括主机多网卡绑定、子网管理、IP地址管理、InfiniBand驱动管理、RDMA设备管理、InfiniBand监控管理和SR-IOV虚拟网卡插件。主机多网卡绑定功能支持主机设置多网卡绑定，包括管理网、业务网和存储网，确保网络的高可用性和冗余性。子网管理功能支持设置和自定义平台子网，确保网络的灵活配置和管理。IP地址管理功能支持设置和自定义平台IP地址，确保IP资源的合理分配和使用。InfiniBand驱动管理功能支持集群管理InfiniBand驱动，确保高速网络通信的稳定性和性能。RDMA设备管理功能支持集群管理RDMA设备，提升数据传输的效率和可靠性。InfiniBand监控管理功能支持集群管理InfiniBand监控数据的上报和展示，确保网络状态的实时监控和故障排查。SR-IOV虚拟网卡插件功能支持SR-IOV虚拟网卡并与RDMA设备关联，提升网络虚拟化的性能和灵活性。这些功能的实现不仅提升了网络管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的网络优化和高性能通信提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和高可用性。本项目将实现以下具体功能： 主机多网卡绑定 需支持主机设置多网卡绑定（管理网、业务网和存储完）。 子网管理 需支持设置和自定义平台子网管理。 IP地址管理 需支持设置和自定义平台IP地址管理。 InfiniBand驱动管理 需支持集群管理InfiniBand驱动。 RMDA设备管理 需支持集群管理RDMA设备。 InfiniBand监控管理 需支持集群管理InfiniBand 监控数据上报和展示。 SR-IOV虚拟网卡插件 需支持SR-IOV虚拟网卡并于RDMA设备关联。 存储集群管理 本项目将实现全面的存储集群管理功能，包括存储集群管理、CSI存储插件管理、存储容量配额管理、存储卷生命周期管理、存储卷挂载管理、存储卷扩容管理、数据冗余管理、数据卷快照管理、存储池纳管和存储监控管理，以及对象存储API网关。存储集群管理功能支持K8s社区内置的所有存储类型，包括FC、iSCSI、Ceph、Cinder、GlusterFS、AzureDisk、AWS EBS、ScaleIO等，并提供开源的分布式块存储方案，满足业务对持久化存储的需求。CSI存储插件管理功能支持K8s社区的所有CSI存储插件，确保存储系统的灵活性和扩展性。存储容量配额管理功能支持对存储系统进行容量设置，确保资源的合理分配。存储卷生命周期管理功能支持存储卷的创建、容量定义、删除和自动挂载，确保存储卷的高效管理和使用。存储卷挂载管理功能支持存储卷自动挂载，即使容器实例在宿主机间迁移，存储卷也能自动跟随容器挂载，无需人工干预。存储卷扩容管理功能支持存储卷的弹性扩容，确保存储资源的动态调整。数据冗余管理功能支持存储系统的多副本或纠删码设置，确保数据的高可用性和可靠性。数据卷快照管理功能支持存储卷的快照备份，可以创建基于时间点的快照，并通过快照创建新的存储卷，实现数据的恢复和快速复制。存储池纳管功能支持主机本地硬盘的管理，包括NvMe SSD和SATA SSD硬盘。存储监控管理功能支持对存储系统的监控数据进行采集、上报和展示，确保存储系统的健康状态。对象存储API网关功能支持对象存储网关，兼容S3协议，对接多种存储池纳管，提供灵活的对象存储解决方案。这些功能的实现不仅提升了存储集群管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的存储优化和数据管理提供了全面的支持，确保了平台的高可用性和数据安全性。本项目将实现以下具体功能： 存储集群管理 支持 K8s 社区内置支持的所有存储类型，包括 FC、iSCSI、Ceph、 Cinder、GlusterFS、AzureDisk、AWS、EBS、ScaleIO等；方案提供方应能支持开源的分布式块存储方案，以满足业务上对持久化存储的要求。 CSI 存储插件管理 支持 K8s 社区的所有 CSI 存储插件。 存储容量配额管理 需支持对存储系统进行容量设置。 存储卷生命周期管理 支持存储卷生命周期管理，包括存储卷的创建、容量定义、删除、自动挂载等。 存储卷挂载管理 存储卷指定到容器服务后，能够自动挂载，即使容器实例在宿主机间迁移，存储卷也能够跟随容器自动挂载，无需人工操作。 存储卷扩容管理 支持存储卷弹性扩容管理。 数据冗余管理 需支持对存储系统进行数据管理，需支持多副本或者纠删码设置。 数据卷快照管理 存储卷支持快照备份功能，可以创建基于时间点的快照，通过快照可以创建新的存储卷，实现数据的恢复和快速复制。 存储池纳管 存储池需支持主机本地硬盘，包含NvME SSD或者SATA SSD硬盘的管理。 存储监控管理 需对存储系统监控进行采集、上报和展示。 对象存储API网关 需支持对象存储网关，兼容S3协议，支持对接多种存储池纳管。 并行文件系统 本项目将实现全面的并行文件系统功能，包括文件系统元数据引擎、持久化数据存储-对象存储、并行文件系统Linux客户端、K8s文件系统挂载控制器、文件系统数据一致性和文件系统监控数据。文件系统元数据引擎功能支持并行文件系统的元数据集管理，如Redis、TiKV等集群，确保元数据的高效管理和查询。持久化数据存储-对象存储功能支持并行文件系统持久化数据对接外部存储系统，如Minio、CephS3或其他对象存储服务，确保数据的持久性和可靠性。并行文件系统Linux客户端功能提供Linux客户端在任务运行时的数据挂载接入点，确保数据的快速访问和高效利用。K8s文件系统挂载控制器功能提供基于Kubernetes的并行文件系统挂载器，支撑训练任务的自动化数据挂载，简化数据管理流程。文件系统数据一致性功能确保并行文件系统在多节点挂载使用时，数据的一致性和完整性，避免数据冲突和丢失。文件系统监控数据功能支持并行文件系统上报监控数据，并进行数据展示，帮助管理员实时监控文件系统的运行状态和性能。这些功能的实现不仅提升了并行文件系统的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的数据管理和高性能计算提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和数据可靠性。本项目将实现以下具体功能： 文件系统元数据引擎 需支持并行文件系统元数据集管理，如Redis、TiKV等集群。 持久化数据存储-对象存储 需支持并行文件系统持久化数据对接外部存储系统，如Minio、CephS3或者其他对象存储服务。 并行文件系统Linux客户端 需提供Linux 客户端在任务运行时提供数据挂载接入点。 k8s文件系统挂载控制器 需提供基于Kubernetes的并行文件系统挂载器，支撑训练任务的自动化数据改在。 文件系统数据一致性 并行文件系统需保证数据在多节点挂载使用时，数据的一致性。 文件系统监控数据 并行文件系统需上报监控数据，并进行数据展示。 驱动管理 本项目将实现全面的驱动管理功能，包括大模型驱动管理、大模型显卡虚拟化管理、大模型国产显卡驱动管理、大模型显卡设备状态管理和大模型显卡监控指标管理。大模型驱动管理功能支持大模型驱动的自动化安装，以及集群相关的toolkit自动化安装和检验，确保驱动环境的高效配置和管理。大模型显卡虚拟化管理功能支持基于CUDA的大模型显卡虚拟化，默认按显存切分10份，提升显卡资源的利用率和灵活性。大模型国产显卡驱动管理功能支持基于华为Ascend 910B的大模型显卡设备管理，确保国产显卡的兼容性和性能优化。大模型显卡设备状态管理功能支持显卡设备分配状态信息上报，包括占用的任务、用户、租户和使用率等信息，帮助管理员实时监控资源使用情况。大模型显卡监控指标管理功能支持大模型相关显卡的监控数据上报和展示，确保显卡性能的持续监控和故障排查。这些功能的实现不仅提升了驱动管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的高性能计算和资源优化提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和高可用性。本项目将实现以下具体功能： 大模型驱动管理 平台需支持大模型驱动管理，包含驱动自动化安装，集群相关的toolkit自动化安装和检验。 大模型显卡虚拟化管理 平台需支持基于CUDA的大模型虚拟化，默认按照显存切分10份。 大模型国产显卡驱动管理 平台需支持基于华为Ascend 910B的大模型显卡设备管理。 大模型显卡设备状态管理 平台需支持显卡设备分配状态信息上报，包含占用的任务、用户、租户、使用率等信息。 大模型显卡监控指标管理 平台需支持大模型相关显卡的监控数据上报和展示。 组件管理 本项目将实现全面的组件管理功能，包括组件控制器、监控组件、告警组件、日志组件、API网关组件、HPA弹性资源控制器、集群内部域名组件和证书管理组件。组件控制器功能支持插件控制器，确保依赖的第三方插件能够快速部署和管理，提升平台的扩展性和灵活性。监控组件功能支持Prometheus监控，提供PromQL查询语句和监控图表，确保平台性能的实时监控和数据分析。告警组件功能支持Alertmanager告警，提供Alert Rule语句和告警分组分类，确保异常情况的及时通知和处理。日志组件功能支持logging相关生态的插件，确保日志的高效收集和管理，便于问题排查和审计。API网关组件功能提供API网关，支持将访问业务数据和平台管理面API的请求进行流量隔离，确保系统的安全性和稳定性。HPA弹性资源控制器功能支持弹性资源扩展HPA及HPA实时信息，确保资源的动态调整和高效利用。集群内部域名组件功能支持集群内部DNS域名发现插件，确保服务的高效发现和通信。证书管理组件功能支持HTTPS/TLS相关的证书管理，确保数据传输的安全性和可靠性。这些功能的实现不仅提升了组件管理的便捷性和高效性，还为智慧政务平台的整体性能和安全性提供了全面的支持，确保了平台的稳定运行和高可用性。本项目将实现以下具体功能： 组件控制器 平台需支持插件控制器，支持依赖的第三方插件快速部署到。 监控组件 平台需支持Prometheus监控，支持PromQL查询语句以及监控图表。 告警组件 平台需支持Alertmanager告警，支持Alert Rule语句以及告警分组分类。 日志组件 平台需支持logging相关生态的插件。 API网关组件 平台需提供API网关，并支持将访问业务数据和平台管理面API的请求进行流量隔离。 HPA弹性资源控制器 平台需支持弹性资源扩展HPA以及HPA实时信息。 集群内部域名组件 平台需支持集群内部DNS域名发现插件。 证书管理组件 平台需支持HTTPS/TLS相关的证书管理。