CG-PAI

人工智能与大数据科研集群管理与调度平台。

全网页化操作，自动管理和分配云端的计算和存储资源。

与教学平台深度集成，教育大数据生成与分析无缝衔接。

教学科研

教学科研一体化，数据源与数据分析无缝衔接。机器学习、深度学习、完整样例、海量数据集

人工智能

基于Jupyter Notebook的主流在线形态。易学易用、合理调度、服务高可用、支持GPU异构集群

私有云

轻松管理和使用本地任意多台服务器，轻松获取云端GPU计算能力，秒级启动和弹性伸缩

大数据

云端数据存储、大空间、安全可靠的基础架构

专为科研过程定制，提升科研效率

工作台

基于Jupyter Notebook的在线方案, 是当前机器学习/深度学习的主流方案，不需要进行任何设置就可以使用。与公有云科研平台（微软 Azure notebook、 Google Colab、百度AI Studio、阿里天池实验室等）无缝切换。

写论文

使用Markdown和LaTex撰写论文手稿，结合代码与强大的图表功能，记录论文中的每个要点。利用版本管理功能，轻松保存和复现过程成果。

科研协作

数据集上传后，可以共享给团队成员，免去数据维护等重复工作。项目一键分享，让其他成员在已有的基础上继续开展工作。

竞赛训练

在统一的云端环境下，组织各类数据科学与人工智能大赛和训练。提供多个领域海量数据集。

技术架构

开发环境一键配置，极低运维成本

算力资源一键调配

底层基于kubernetes + docker流行架构，统一管理异构高性能分布式集群和存储设备，任意横向扩展。根据任务需要弹性调度算力，提升资源利用率。

开箱即用的开发环境

内置数百种算法组件，覆盖回归、分类、聚类、文本分析等算法。支持当前流行的深度学习框架，涵盖了现今绝大多数工具包。

同时支持自定制Docker环境的部署与管理调用，避免环境配置和工具包安装的重复工作，只需要专注于解决科研问题。