HAI Platform：高效的AI训练与管理解决方案

HAI平台是一款高效的分时调度训练平台，支持通过docker-compose或k8s进行部署。它为用户提供了全面的训练任务管理、Jupyter开发环境管理以及运行环境管理等功能。本文将详细介绍HAI平台的关键特性、快速上手指南及配置说明，帮助用户充分利用这一平台的高级功能。

HAI平台关键特性

1. 分时调度训练任务：允许用户根据需求安排训练任务的执行，优化资源利用。
2. 训练任务管理：提供界面化管理工具，方便用户创建、监控和调整训练任务。
3. Jupyter开发环境管理：集成Jupyter服务，支持在线开发和测试。
4. 运行环境管理：通过haienv管理多版本的运行环境，确保不同训练任务的环境隔离与一致性。
5. Studio用户界面：提供一个清晰直观的用户界面，用于更便捷地管理训练任务和环境。

快速上手

1. 构建镜像：
   • 使用release.sh脚本构建全功能的HAI平台镜像。
   • 通过设置环境变量BUILD_TRAIN_IMAGE为1，可以包含特定运行环境的训练任务镜像。
2. 部署平台：
   • 使用hai-up脚本将HAI平台部署到k8s集群。
   • 配置必要的环境变量和共享文件系统，确保集群中的节点可以访问到存储系统。
3. 使用CLI工具：
   • 安装hai-cli命令行工具，管理和提交训练任务。
   • 配置任务的存储和执行环境，以满足不同训练需求。

配置说明

• 外部依赖：需要集中存储系统（如NFS、Ceph等）以存放用户代码、日志和k8s配置。
• 节点配置：支持RDMA的计算节点可以提高网络传输效率，未支持时需在配置中指定。
• 环境变量：通过配置环境变量来定制化HAI平台的行为，包括数据库连接、节点信息和挂载路径等。

高级功能和使用场景

• 动态资源调度：HAI平台的分时调度功能能够根据任务优先级和资源使用情况动态分配计算资源，极大提高了资源的利用率。
• 多环境支持：通过haienv管理多个运行环境，用户可以针对不同的训练任务选择最合适的环境，避免了环境依赖冲突。
• 容错与恢复：平台支持任务的自动容错与恢复，一旦检测到任务执行中的异常，系统可以自动重启任务，保证训练的连续性。

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