AI 训练推理平台概览

平台定位

H3C AI 训练推理平台（H3C AI Platform）是构建在 GPU 集群之上的 AI 开发与部署平台，提供从数据准备、模型训练、模型评估到推理部署的全生命周期管理。

用户视角：
  数据科学家：专注模型开发，无需关心底层资源调度
  MLOps 工程师：管理训练流水线和模型部署
  业务开发者：调用推理 API，集成 AI 能力

平台提供：
  ├── 统一的 GPU 资源池（多用户共享）
  ├── 可视化的训练任务管理
  ├── 模型版本管理（Model Registry）
  ├── 一键推理部署
  └── 监控与告警

核心功能模块

H3C AI Platform
├── 数据管理
│   ├── 数据集版本管理
│   ├── 数据标注工具集成
│   └── 数据预处理流水线
├── 训练管理
│   ├── 单机/分布式训练
│   ├── 超参数调优（AutoML）
│   ├── 实验追踪（MLflow 集成）
│   └── 训练日志与可视化（TensorBoard）
├── 模型管理
│   ├── 模型版本控制
│   ├── 模型评估与对比
│   └── 模型格式转换（ONNX/TensorRT）
└── 推理服务
    ├── 在线推理（REST API）
    ├── 批量推理
    ├── 模型 A/B 测试
    └── 推理监控

与主流框架集成

PyTorch 训练

# 在 H3C AI Platform 上提交 PyTorch 训练任务
# 通过 SDK 提交

from h3c_ai_platform import TrainingJob

job = TrainingJob(
    name="bert-finetune-v1",
    framework="pytorch",
    framework_version="2.0.1",
    
    # 资源配置
    resources={
        "gpu": 8,
        "gpu_type": "A100",
        "cpu": 32,
        "memory": "256Gi"
    },
    
    # 训练代码
    code={
        "git_repo": "https://git.example.com/nlp/bert-finetune.git",
        "branch": "main",
        "entry_point": "train.py"
    },
    
    # 超参数
    hyperparameters={
        "learning_rate": 2e-5,
        "batch_size": 32,
        "num_epochs": 3,
        "model_name": "bert-base-chinese"
    },
    
    # 数据集
    datasets={
        "train": "dataset://nlp/sentiment-train-v2",
        "val": "dataset://nlp/sentiment-val-v2"
    },
    
    # 输出
    output_path="model://nlp/bert-sentiment/"
)

job.submit()
print(f"训练任务已提交，ID: {job.id}")
print(f"查看进度: {job.dashboard_url}")

TensorFlow 训练

from h3c_ai_platform import TrainingJob

job = TrainingJob(
    name="resnet50-imagenet",
    framework="tensorflow",
    framework_version="2.12.0",
    
    resources={"gpu": 16, "gpu_type": "A100"},
    
    # 分布式策略
    distribution={
        "strategy": "MirroredStrategy",  # 单机多卡
        # 或 "MultiWorkerMirroredStrategy"  # 多机多卡
    },
    
    code={
        "git_repo": "https://git.example.com/cv/resnet.git",
        "entry_point": "train_imagenet.py"
    },
    
    hyperparameters={
        "batch_size": 256,
        "learning_rate": 0.1,
        "num_epochs": 90
    }
)

job.submit()

实验追踪（MLflow）

import mlflow
import mlflow.pytorch

# 连接到 H3C AI Platform 的 MLflow 服务
mlflow.set_tracking_uri("http://mlflow.ai-platform.example.com")
mlflow.set_experiment("bert-sentiment-analysis")

with mlflow.start_run(run_name="bert-base-lr2e-5"):
    # 记录超参数
    mlflow.log_params({
        "learning_rate": 2e-5,
        "batch_size": 32,
        "num_epochs": 3,
        "model": "bert-base-chinese"
    })
    
    # 训练循环
    for epoch in range(num_epochs):
        train_loss, train_acc = train_epoch(model, train_loader)
        val_loss, val_acc = evaluate(model, val_loader)
        
        # 记录指标
        mlflow.log_metrics({
            "train_loss": train_loss,
            "train_accuracy": train_acc,
            "val_loss": val_loss,
            "val_accuracy": val_acc
        }, step=epoch)
    
    # 保存模型
    mlflow.pytorch.log_model(model, "model")
    
    print(f"最终验证准确率: {val_acc:.4f}")

超参数调优（AutoML）

from h3c_ai_platform import HyperparameterTuning

# 定义搜索空间
tuning_job = HyperparameterTuning(
    name="bert-hpo",
    base_job_config={
        "framework": "pytorch",
        "resources": {"gpu": 4},
        "code": {"git_repo": "...", "entry_point": "train.py"}
    },
    
    # 搜索空间
    parameter_ranges={
        "learning_rate": {"type": "continuous", "min": 1e-5, "max": 1e-3, "scaling": "log"},
        "batch_size": {"type": "categorical", "values": [16, 32, 64]},
        "warmup_ratio": {"type": "continuous", "min": 0.0, "max": 0.2},
        "weight_decay": {"type": "continuous", "min": 0.0, "max": 0.1}
    },
    
    # 优化目标
    objective={
        "metric": "val_accuracy",
        "type": "maximize"
    },
    
    # 搜索策略
    strategy="bayesian",  # 贝叶斯优化
    max_trials=50,
    parallel_trials=5     # 同时运行 5 个试验
)

tuning_job.submit()
best_params = tuning_job.get_best_params()
print(f"最优超参数: {best_params}")