mirror of
https://github.com/tencentmusic/cube-studio.git
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6.5 KiB
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思维导图:
mlops一站式平台
登录授权:
-
多种登录方式的示例,
账号密码,github,微信登录,AUTH_OID(支持),AUTH_LDAP(支持),AUTH_REMOTE_USER(支持)缺少示例 -
多租户,rbac权限管理,项目管理
数据平台:
- 数据接入模块:支持http/cos/..等离线接口,支持kafka/pulsar..等实时接口,支持源或者目的hive,ck,druid等(模块缺少)
- 离线元数据:
支持仅管理离线元数据- 定时脚本将远程数据库元数据同步到离线元数据内(比如离线同步hive元数据到元数据模块),支持离线元数据模块操作ddl远程数据库(比如增减hive列)
- 实时查询远程元数据,并支持实时ddl远程数据库。
- 离线/实时管理,支持hive/clickhouse/mysql/pg/druid等数据库类型
- 血缘关系:
- 支持表+任务+看板+字段+指标+特征,之间的血缘链路关联,支持离线导入血缘链路管理,前端进行可视化展示
指标管理维表管理: 支持mysql/postgresql作为维表数据库- sql查询引擎:
- 支持ck hive,impala,presto,druid等统一查询引擎
支持多任务,查询记录,统一sql解析拦截,异步查询,提供标准sql查询基础类
- 数据ETL:
提供标准 任务编排,任务管理模块,任务实例,任务成功率- 支持airflow,ds,az调度器
- 推送:
- 封装推送功能模块:支持邮件,企业微信,钉钉等推送方式
- 支持文本,图片,html等推送模式
AI平台:
- notebook:
支持基础vscode/jupyter开发环境,支持ssh等功能大数据版本,数据挖掘版本,深度学习版本,- 添加使用示例,比如sparksql/impala/presto/clickhouse/mysql/postgresql等分析建模示例
- 添加flink实时分析示例
- 添加百G大数据单机数据分析能力Arrow、vaex、duckdb等数据分析能力
- 镜像仓库管理:
仓库管理镜像管理镜像调试
- 任务模板:
- 添加数据处理模板(导入导出,sqoop,spark等任务类型)
- 添加特征处理模板(归一化,转换,...)
- 添加模型处理模板(模型压缩,模型转换..)
添加分布式训练模板
任务流编排- 任务流调试
- 去除对kubernetes dashboard的依赖,提供服务支持pod,搜索,日志的查看,删除,执行命令界面
- kubeflow-pipeline依赖去除,去除依赖组件metadata-envoy-deployment/metadata-grpc-deployment/metadata-writer/ml-pipeline/ml-pipeline-persistenceagent/ml-pipeline-ui/ml-pipeline-viewer-crd/ml-pipeline-visualizationserver/kfp sdk
- 支持任务结果可视化
- automl
nni超参搜索- ray超参搜索
- 特征选择
- 框架选择
- 模型压缩
- 特征平台
- 数据集
- 数据集存储中心
数据集管理,版本管理等- sdk中支持数据自动导入
- 支持数据集上传
- 标注平台,集成label studio,与其他模块数据打通
模型管理- 服务管理
内部服务推理服务- 添加triton标准镜像
- 视频推流sidecar
基础架构能力:
- 分布式存储方案:
- 完善juicefs分布式存储方案
- 体质sidecar分布式存储挂载,而不是单机挂载
- 支持alluxio分布式加速
- 添加边缘集群部署脚本
- 添加super edge部署cube studio方案
- 添加kube edge部署cube studio方案
- 私有仓库部署方案:
- docker-compose部署harbor方案
- k8s部署harbor方案
web框架:
- 支持通用pipeline编排,合并frontend/vison/visonPlus代码
- 通用血缘,支持任务流调试界面,去除kfp依赖
- 中英文支持
- 通用可视化模板
AIHub应用市场
sdk
-
前后端
- 适配pc端/手机端)
- 登录,
- 微信打开限制,
- 广告sdk,
- 功能弹窗,
- 大视频文件在线播放,
- 支持视频流,
- 分享到朋友圈,
- 访问统计,
- 热度排行,
- 智能推荐
-
pip包
标准化镜像构建标准支持生成web服务,微信端服务- 支持转训练,注册为job 模板
- 支持转推理api,批处理,弹性离线推理
- 支持数据数据集上传和自动加载,与数据集平台对接,外部数据集转内部数据集
算法模型
-
传统机器学习(jupyter形式):
基础技能:pandas,matplotlib,pyecharts,关联挖掘:关联分析(Apriori、FP-growth)分类:决策树(ID3、C4.5、CART)、K最近邻算法(KNN)、kd树、极大似然估计、EM算法、文档分类器,朴素贝叶斯分类器,费舍尔分类器、线性函数、线性回归、正则化、逻辑分类/逻辑回归/一般线性回归、支持向量机SVM、核方法、集成学习(Bagging、Boosting、RF、AdaBoost、GBDT、xgboost)、GBDT算法、XGBOOST算法、CTR/CVR中的FM、FFM算法、LightGBM算法聚类:层次聚类、BIRCH聚类、k均值聚类、k中心点聚类、DBSCAN密度聚类图论:最小生成树(MST)的Prim算法和Kruskal算法- 搜索引擎:
-
深度学习模型:
-
机器视觉
deoldifyhumansegstable-diffusionstable-diffusion 9国语言版本stable-diffusion 动漫版本yolov3yolov5animeganpanoptic- mnist
ddddocrgfpganpaddleocrspeaker-diarization- paddledetection
- parlai
- pix2pix
- vehicle
- 其他都可以加
- 其他都可以加
- 其他都可以加
-
听觉
- wenet
paddlespeech-asrpaddlespeech-ttspaddlespeech-cls- 其他都可以加
- 其他都可以加
- 其他都可以加
-
自然语言
- ner
- opus-mt-en-zh
- opus-mt-zh-en
- whisper-large
- wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn
- lang-id-voxlingua107-ecapa
-
社区运营:
- 组织线下活动,比如社区例会,定期下线见面会
- 撰写或更新文档,完善github wiki文档,公众号文章,跟踪大厂使用case
- 知识社区的运营,比如知乎,csdn,B站等,发布帮助视频
- 帮助新用户,群内答疑
- 发展社区大使,推广社区