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基于容器技术，应用容器化，资源动态弹性扩展，实现深度学习开发和应用环境秒级部署
实现深度学习中的数据预处理、模型在线编写、模型训练、超参调优、模型验证和模型发布等流程*覆盖
数据集、模型代码、模型权重等多维内容共享；在线自定义开发环境，并支持镜像固化和自助发布
支持深度学习领域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架，提供GUI、SSH、Jupyter等多种接入方式
面向不同应用行业提供丰富的典型数据集支持，如ImageNet、MNIST、MTVL等
技术参数
| 多框架支持 | 支持Caffe、TensorFlow、PyTorch、MxNet、Keras等主流深度学习框架 | ||
| 容器化调度 | 应用容器化；支持容器弹性动态扩展，容器镜像自定义，容器生命周期管理等功能 | ||
| 多界面支持 | 提供Shell命令行、Jupyter脚本和Web图形化三种接入方式 | ||
| 在线训练 | 可在线提交深度学习训练作业，实时查看训练进度和日志，随时接入训练环境进行深度调试 | ||
| 模型管理 | 支持在线编辑和管理模型，并提供模型的超参数自动调优功能 | ||
| 推理验证 | 提供模型的在线保存和推送功能，支持模型的在线实时推理验证 | ||
| 分享订阅 | 支持平台用户的数据、模型、镜像等内容的分享、发布和订阅操作 | ||
| 调度策略 | 支持作业优先级、资源限额、公平共享、作业回填、作业抢占等多种资源调度策略 | ||
| 二次开发 | 提供RestFul格式的二次开发接口，可以在此平台基础上进行二次开发 | ||
