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| 主要技术参数 | 配套服 务要求 | 数量 |
| CPU：性能不低于Intel至强 银牌4108，数量2颗 内存：不低于64GB DDR4 2666MT/s 硬盘：不小于1TB 7.2K RPM SATA 6Gbps 3.5英寸热插拔硬盘，数量：2块 GPU: 性能不低于2块RTX2080TIGPU或性能不低于3块GTX 2060GPU RAID：PERC H330，支持RAID 0,1,5 | 2台 | |
| 2U机架式服务器，含滑动导轨 CPU：性能不低于Intel至强 银牌4108，数量：1颗 内存：不低于64GB DDR4 2666MT/s 内存 硬盘：不小于1TB 7.2K RPM SATA 6Gbps 3.5英寸热插拔硬盘，数量：2块 RAID：PERC H330，支持RAID 0,1,5 | 1台 | |
| 1、虚拟化模块； 云计算平台通过对硬件设备的虚拟化形成虚拟化资源池，可实现按需提供基础IT资源（包括计算能力、存储能力和网络能力）并且实现资源的“弹性”分配。用户可通过Web界面实现对整个云计算平台以及虚拟环境的管理，包括计算云主机（虚拟机）、网络资源池、存储等资源，从而为用户提供基础IT环境。 2、实训管理模块； 在提供的硬件虚拟化基础之上，构建了教学实训环境。实现了每个学生的实训环境互相隔离、实训过程互不干扰，教师可以一键操作即可创建一套全新的实训环境供学生实训，方便学生高效的完成实训操作的同时，大幅降低了教师组织实训的难度和成本。 | 1套 | |
| 1、网络配置实训包 实训指导书1套，实训基础环境1套，实训知识点应包括： 使用2台双网卡Linux主机构建一个内部网络。默认网关的配置，DNS设置，路由的配置;安装HTTPD服务，配置HTTPD服务，如听ip和端口，通过内部网络访问HTTP服务;SSHD服务配置;使用iptables配置防火墙服务，开放服务端口。熟悉使用netstat ,ip ,nslookup ,route,ping,iptables,wget,telnet，ifconfig 等网络工具。 2、虚拟化部署实训包 实训指导书1套，实训基础环境1套，实训知识点应包括： （1）vmware workstation 软件安装。虚拟机硬件环境配置，网络环境配置，构建虚拟网络。 （2）kvm虚拟机安装，虚拟机硬件环境配置，网络环境配置，构建虚拟网络。 （3）virtualbox虚拟机安装，虚拟机硬件环境配置，网络环境配置，构建虚拟网络。 3、openstack 基础环境部署实训包 实训指导书1套，实训基础环境1套，实训知识点应包括： 包括基本操作系统(Ubuntu或者CentOS)安装，操作系统配置，如Selinux，ntp，时区，防火墙等设置。操作系统基本维护软件安装，基础公用网络规划与部署，内部网络规划与部署，数据库安装，MQ安装。openstack client安装。包括控制节点，计算节点，存储节点等。 | 1套 | |
| 1、数据采集与预处理教学实训包 基于真实项目转化，所有内容均直接使用项目研发过程资料作为素材，提供数据采集与预处理系统的研发任务相关工作资源，能够引导学生从零开始完成一个数据采集与预处理系统的研发工作。 2、大数据离线分析环境部署教学实训包 基于真实项目转化，所有内容均直接使用项目研发过程资料作为素材，提供大数据离线分析环境的部署任务相关工作资源，能够引导学生从零开始完成一个大数据离线分析环境的部署工作。 | 1套 | |
| 1、基于VGGNet模型和CIFAR-10数据集的图像分类实训资源包 提供基于VGGNet模型和CIFAR-10数据集的图像分类实训资源，使用TensorFlow进行模型算法构建，实训源代码包括数据集加载、预处理、VGGNet模型构建（包括模型构建、训练、评估、测试、保存）、模型预测，提供完整算法源代码实例及注释讲解。主要内容如下： （1）提供完整工程项目包及安装使用说明。 （2）提供项目依赖库文件。 （3）提供CIFAR-10图像分类完整数据集。 （4）提供模型预训练权重h5文件。 （5）提供基于Python开发语言的数据预处理算法源代码实例及注释讲解。 （6）提供基于Python开发语言及VGGNet模型的实训算法源代码实例（包括模型构建、训练、评估、测试、保存）、模型预测源代码实例及注释讲解。 2、基于LeNet模型和MNIST数据集的手写数字识别实训资源包 提供基于LeNet模型和MNIST数据集的手写数字识别实训资源，使用TensorFlow进行模型算法构建，实训源代码包括数据集加载、预处理、LeNet模型构建、模型训练、评估、测试、保存，提供完整源代码实例及注释讲解。主要内容如下： （1）提供完整工程项目包及安装使用说明。 （2）提供项目依赖库文件。 （3）提供MNIST手写数字识别完整数据集。 （4）提供基于Python开发语言的数据预处理算法的源代码实例及注释讲解。 （5）提供基于Python开发语言及LeNet模型的实训算法源代码实例（包括模型构建、训练、评估、测试）、模型预测源代码实例及注释讲解。 3、基于FaceNet模型和CelebA数据集的人脸识别实训资源包 提供基于FaceNet模型和CelebA数据集的人脸识别实训资源，使用TensorFlow进行模型算法构建，实训源代码包括人脸数据集载入、预处理、基于FaceNet模型的算法构建、模型训练、评估、测试、保存，提供完整算法源代码实例及注释讲解，提供视频人脸实时抓取及识别应用实例。主要内容如下： （1）提供完整工程项目包及安装使用说明。 （2）提供项目依赖库文件。 （3）提供CelebA人脸识别完整数据集。 （4）提供基于Python开发语言的数据预处理算法源代码实例及注释讲解。 （5）提供基于Python开发语言及FaceNet模型的实训算法源代码实例（包括模型构建、训练、评估、测试、保存）、模型预测源代码实例及注释讲解。 （6）提供视频人脸实时抓取及识别的Web应用实例源代码及注释讲解。 4、基于TensorFlow Serving的模型服务部署实训资源包 提供基于TensorFlow Serving的模型服务部署实训资源，使用Docker构建TensorFlow Serving业务环境，将模型部署为服务型API，通过API调用的方式将应用程序的预测请求接入完成模型的线上预测，提供完整实训源代码实例、应用程序及部署文档。主要内容如下： （1）提供完整工程项目包及安装使用说明。 （2）提供项目依赖库文件。 （3）提供基于Linux操作系统的Docker环境构建的完整文档。 （4）提供基于Linux操作系统的NVIDIA GPU Driver及CUDA Toolkit环境构建的完整文档。 （5）提供基于Linux操作系统的Nvidia Docker环境构建的完整文档。 （6）提供基于Linux操作系统的TensorFlow Serving业务环境构建（包括TensorFlow Model Server、模型替换）的完整文档。 （7）提供基于Python语言的模型应用开发实训源代码实例，将预测请求以API的方式接入TensorFlow Serving模型接口实现模型的预测服务。 （8）提供基于Flask Web框架的模型服务应用程序及源代码实例，接入CIFAR-10图片分类模型实现图片分类预测及类别Top可视化展示。 | 1套 | |
