Cube Studio 开源项目教程

【免费下载链接】cube-studio cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习AI平台，支持sso登录，多租户/多项目组，数据资产对接，notebook在线开发，拖拉拽任务流pipeline编排，多机多卡分布式算法训练，超参搜索，推理服务VGPU，多集群调度，边缘计算，serverless，标注平台，自动化标注，数据集管理，大模型一键微调，llmops，私有知识库，AI应用商店，支持模型一键开发/推理/微调，私有化部署，支持国产cpu/gpu/npu芯片，支持RDMA，支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cube-studio

1. 项目的目录结构及介绍

Cube Studio 是一个开源的云原生一站式机器学习平台，其目录结构如下：

cube-studio/
├── aihub/
├── images/
├── install/
├── job-template/
├── myapp/
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── README_EN.md

目录结构介绍

• aihub/: 包含与 AI 相关的资源和工具。
• images/: 存放项目所需的镜像文件。
• install/: 包含项目的安装脚本和配置文件。
• job-template/: 提供任务模板，用于任务流的编排和执行。
• myapp/: 存放用户自定义的应用程序代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文档。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
• README_EN.md: 项目的英文 README 文件。

2. 项目的启动文件介绍

Cube Studio 的启动文件主要位于 install/ 目录下，具体包括：

• install/setup.sh: 项目的安装脚本，用于初始化环境和安装依赖。
• install/start.sh: 项目的启动脚本，用于启动 Cube Studio 平台。

启动文件介绍

• setup.sh: 该脚本负责安装 Cube Studio 所需的所有依赖项，包括 Python 环境、数据库、以及各种机器学习框架。执行该脚本后，项目的基本环境将被配置好。
• start.sh: 该脚本用于启动 Cube Studio 平台。执行该脚本后，平台将开始运行，用户可以通过浏览器访问平台的 Web 界面。

3. 项目的配置文件介绍

Cube Studio 的配置文件主要位于 install/ 目录下，具体包括：

• install/config.yaml: 项目的主配置文件，包含平台的基本配置信息，如数据库连接、资源管理、用户权限等。
• install/env.sh: 环境变量配置文件，用于设置项目运行时所需的环境变量。

配置文件介绍

• config.yaml: 该文件包含了 Cube Studio 平台的所有配置项。用户可以根据自己的需求修改这些配置项，例如数据库连接信息、资源限制、用户权限等。
• env.sh: 该文件用于设置项目运行时所需的环境变量，例如数据库密码、API 密钥等。用户可以根据自己的环境修改这些变量。

通过以上配置文件，用户可以灵活地定制 Cube Studio 平台的运行环境，以满足不同的业务需求。

【免费下载链接】cube-studio cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习AI平台，支持sso登录，多租户/多项目组，数据资产对接，notebook在线开发，拖拉拽任务流pipeline编排，多机多卡分布式算法训练，超参搜索，推理服务VGPU，多集群调度，边缘计算，serverless，标注平台，自动化标注，数据集管理，大模型一键微调，llmops，私有知识库，AI应用商店，支持模型一键开发/推理/微调，私有化部署，支持国产cpu/gpu/npu芯片，支持RDMA，支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cube-studio