随着人工智能技术的发展和普及，训练一个常规的AI模型，似乎变成了当代大学生除了word和PPT外必备的生存技能。从入门到放弃的过程中，你大概会遇到环境配置和计算资源不足的天坑。别人用 8 卡训练，用 100 G 内存去存数据集。而你把他的baseline下载下来，吭哧吭哧改了半天，才能在你的电脑上跑。此时，一个简单易用的AI训练平台就显得尤为重要。

国内常用的平台有华为的 ModelArts 百度的 AI Stdio 还有阿里的天池实验室等。作为一名研究僧，笔者这些当然是都用过的了，他们能帮我们跳过环境配置和计算资源的问题。个人认为，华为的 ModelArts 功能最全，用起来最顺手。除了基础的数据管理、算法管理和训练管理功能。还支持自动标注，自动学习等。

对于学生而言，白嫖一些计算资源，用用这些平台还是蛮划算的。但是对公司而言，一小时 28 块钱的基础 GPU，钱还没赚到，就全都交了电费了。更何况公司自己也有计算资源。所以，涉及到数据处理的公司都想搭建自己的AI训练平台。那么这事到底可不可行呢？

先来看看国外是怎么做的。国外有亚马逊的 AWS 和 Floyd 的 Floydhub 等为公众开放的 AI 训练平台，其计算资源调度是通过 Kubernetes + Docker 的方式实现的。谷歌内部的 Deepmind，微软的 aether、philly 和  等训练平台，其实现原理也是以容器为核心，使用 Kubernetes 进行调度。国内的商汤科技、旷视科技，其内部使用的 AI 训练平台原理也大抵如此。[1]

看来做一个AI训练平台技术路线还是挺清晰的。

那么从0到1搭建一个人工智能训练平台要多久呢？

答案是 1个专业团队 和 一年时间。

以下内容来自 b 站 UP 主 komlei 的分享：AI训练平台TZ全盘详细总结_哔哩哔哩_bilibili

本人按照视频脉络做出如下笔记。

AI训练平台TZ全盘详细总结

平台用途：服务于公司内部感知，决策团队，用于深度学习模型训练。内部研发平台。

1 平台落地回顾

1.1 前瞻期望

本页介绍了常规的数据采集、处理、模型开发及训练流程，并且介绍了 AI 训练平台的内部结构。(看样子 UP 主应该是自动驾驶行业的)

内部结构基于云原生。使用交互式开发方式，可以在线加载数据集和训练。平台支持 Pytorch、TensorFlow 和 Caffe 等多种深度学习框架，支持单机单卡、单机多卡、多机多卡训练。

1.2 流程复盘

1. 首先进行需求定调，明确平台定位。是采用自研方式，还是基于 Kubeflow 等已有平台进行二次开发。

2. 进行深一步的需求收集。为了考察需求方没有考虑到的内容，调研现有云计算平台如华为云ModelArts、百度和阿里等厂商平台作为参考。

3. 功能细化以及可行性分析

• 将功能细化为算法管理、训练管理和模型管理三个部分。

• 调研开源方案。

• 做 kubeflow 的落地可行性分析

4. 落地推进

• 可落地架构设计及技术选型：包括开发语言服务架构等。

• 继续细化平台功能模块。

• 做整体规划和任务排期。

• 招募相关研发人员。

5. 开发落地。各模块分别开发以及整体串联。

这张涉及到的是各个模块的开发时间规划，可以看到整个项目是由 10 个人 来完成的。

开发周期从 2020 年底开始延续到2021年底。其中主要功能模块使用7个月的时间进行开发，

剩下的时间进行功能测试及优化。

1.3 实施编排

2 平台功能层面

2.1 功能框架

• 算法管理模块管理代码镜像。

• 样本配置包括数据集及其描述等。

• 将上述两个部分送入训练管理模块进行训练。训练模块要支持不同训练框架运行任务实例。

整体功能模块包括数据管理、算法管理、训练管理和模型管理四大部分。

• 数据管理：支持数据上传、数据浏览、标注等功能。

• 算法管理：使用算法依赖和用户代码构建算法镜像。

• 训练管理：支持多框架训练和硬件资源调度。

• 模型管理：模型托管、模型压缩/转换、推理评估。

2.2 功能详述&演示

工作空间

类似于网盘功能。用于管理数据集和代码等。

交互编码

用于创建和管理支持多种训练框架的 notebook 环境。提供 notebook 代码编写页面入口。

算法管理

算法打包成镜像。

新增算法。

镜像管理

官方基础镜像。

平台构建镜像：算法管理构建出的镜像。

用户自定义镜像：用户本地构建的镜像。

训练管理

• 创建任务：任务名称、算法来源、数据集、模型权重文件、模型定义文件、训练方式定义。

• 每次训练生成一个版本。

• 版本中查看配置信息、日志和资源情况。

• 任务可视化：打开 TensorBoard。

模型管理

• 模型管理

• 压缩转换

• 推理评估

资源看板

• GPU、内存、CPU资源查看。

• 用户作业队列查看。

系统配置

• AI系统配置：配置代码黑名单、定义不同后缀文件对应的文件类型。

• AI训练配置：固定一些模板。

3 平台技术实现

3.1 整体架构

1. 资源调度层面采用 K8S

2. 日志采集通过 filebeat 采集到 Kafka

3. 指标监控采用 Prometheus

4. 将数据汇存到 TIDB

5. 存储涉及 SFS 和 OBS (对象存储)

6. Harbor 镜像仓库

7. 上层服务治理采用 istio

8. 借鉴 kubeflow 组件

3.2 库 & 表结构

公司内部的库表结构就不说了。

3.3 服务部署

逻辑隔离，分为四块。

1. training-zoo：业务服务。

2. training-job：用户提交上来的 job。

3. training-task：提交到后台的页面服务：tensorboard、notebook 和模型可视化服务。

4. training-Common：公共组件。如 grafana、prometheus。

展望未来next

参考资料：

[1]刘宇博. 基于云计算的人工智能训练平台的研究与设计[D].北京邮电大学,2019.

[2]komlei. AI训练平台TZ全盘详细总结 AI训练平台TZ全盘详细总结_哔哩哔哩_bilibili