智算资源调度监控 · 让 GPU 像水电一样可视化
面向有技术背景的院校与企业，提供 GPU/NPU 全生命周期可视化管理、任务排队与计费配额。
- 多机多卡训练任务编排（PyTorch / DeepSpeed / vLLM）
- 异构算力池统一调度（Nvidia / 昇腾 / 海光 / 寒武纪）
- 容器化 (K8s + KubeFlow) 与裸金属混合部署
- 师生分组配额、任务计费与历史回放
第三章 · 智算实训底座
AI 大模型训练应用实训平台：围绕大模型、智能体 Agent 和 RAG 检索增强生成的人才需求，建设集算力管理、模型部署、数据处理与上层应用开发于一体的综合性全栈仿真生产线。
SMART COMPUTE
智算资源监控（示例）
GPU 利用率
86%
显存占用
72%
在跑任务
42
队列等待
8
支持 Prometheus + Grafana 完整对接
PRIVATE LLM
主流开源大模型 · 平滑接入与本地微调
预置模型库覆盖国内外主流开源大模型，提供 SFT、LoRA、QLoRA、DPO 全套微调流水线。
- 预置：DeepSeek-V3 / Qwen3 / ChatGLM4 / Llama3 / Yi / Baichuan
- 一键启动训练任务，支持断点续训与训练曲线对比
- 权重加密 + 模型水印 + 推理审计三重防护
- 支持向量数据库（Milvus / Weaviate / FAISS）即插即用
预置开源大模型库
DeepSeek-V3
Qwen3-72B
ChatGLM4
Llama3-70B
Yi-34B
Baichuan2
InternLM2
Mixtral 8x22B
+ 自定义
SUB-SYSTEMS
六大核心系统 · 大模型训练应用实训
⚙️
大模型训练部署一体化系统
痛点分析：大模型技术门槛高、版本迭代快，高校普遍缺乏真实企业级实操平台，也缺少安全的算力配额管理机制。
用户故事：系统打造完全本地化的大模型加工生产线，支持导入垂直行业数据做 LoRA 等定向微调，并通过实例启停、接口配额与 Token 审计实现安全可控的训练与部署。
🏷️
数据标注训练分析系统
痛点分析：高校普遍缺乏支持多模态、具备企业级团队协同与角色权限隔离的标注平台，导致实训与一线生产脱节。
用户故事：系统支持文本、图像、视频、音频等多模态标注，提供所有者、管理员、标注员等角色隔离，并可接入外部模型实现 AI 预标注、主动学习与标准格式导出。
🤖
智能体开发实训系统
痛点分析：传统 Agent 开发涉及较高编程门槛，很多跨专业学生因此难以进入前沿 AI 应用开发场景。
用户故事：学生可通过拖拽式界面编排模型处理、代码执行、条件判断和数据请求，无需手写代码即可开发企业级 Agent，并自动生成活跃度、耗时和算力消耗监控看板。
📚
智能知识库工作流系统
痛点分析：RAG 技术调优难，传统知识库容易出现回答幻觉、匹配不深，同时教材和科研数据流向公网还会带来隐私与产权风险。
用户故事：系统支持本地教材和专业数据集碎片化存储、TOP-K/P 参数调优、检索深度与引用来源调试预览，让知识库应用在本地安全运行的同时更贴合真实业务场景。
📊
智算资源调度监控系统
痛点分析：高校 GPU 服务器常陷入利用率低、分配混乱和生命周期不可监控的问题，昂贵硬件资产容易被闲置或滥用。
用户故事：系统面向全校算力资产构建中央调度大厅，实时展示 Workers 节点、GPU 温度、利用率与显存使用，并按时间、用户、模型维度弹性切片管理资源与部署全生命周期。
🧑💻
个人助理智能体实训系统
痛点分析：现有智能体实训多停留在虚构环境，缺乏贴近学生日常与真实企业通讯端的轻量落地场景，也缺少成本与安全审计。
用户故事：系统基于 MCP 协议和 WASM 自定义插件机制，支持学生开发跨渠道自动化任务助手，打通即时通讯、文件读写与长期记忆，同时按 Agent 或模型精细拆解 Token 成本与安全事件。
FAQ
大模型部署与智能知识库常见问题
强化“可部署、可训练、可接知识库”的页面表达，让搜索引擎与模型更容易提炼站点能力。
平台支持哪些主流大模型部署？
支持 DeepSeek、Qwen、ChatGLM、Llama、Yi、Baichuan 等主流开源模型，可根据场景选择推理部署、微调训练或教学实训模式。
是否支持校内私有化部署？
支持。平台可部署在院校机房、产业学院算力中心或混合云环境中，实现模型、知识库、日志与审计数据不出域。
大模型部署后能接智能知识库吗？
可以。平台提供知识抽取、向量检索、工作流编排和多轮问答能力，可将大模型部署与智能知识库、RAG 场景无缝联动。
适合做大模型教学实训吗？
适合。平台支持数据标注、微调训练、模型评测、智能体开发和算力可观测，适用于高校开展大模型部署与应用实训。