Sirius

敏捷高效的
一站式机器学习研发平台

fastone MLOps Platform

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Sirius

专注，精准，统一集成

Sirius关注机器学习研发团队在业务层之外的所有需求，希望以最简单的方式，合理分配GPU集群资源给工程师团队，优化资源使用效率。同时，Sirius还简化并整合了数据管理、实验管理和应用发布等机器学习流程到一个平台，便于统一管理。

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关于Sirius

作为 NVIDIA Inception Program 的一员，速石科技致力于弥合研发团队与AI基础设施间的差距，简化AI模型的研发流程，借助自身优势减少研发过程中技术和流程的重复，大幅优化企业的研发效率和体验。

速石科技为企业提供端到端的一站式机器学习研发平台——Sirius，并为AI/ML提供全生命周期的产研支持，实现AI/ML模型的部署和落地，从而帮助企业更快地将ML/LLM模型推向生产环境，提升整体产研效率，助力企业实现自身商业价值。

关于MLOps

机器学习的体系复杂而庞大，诸如数据处理、生产环境部署、算力资源管理、多个开发环境的管理等，会降低企业的研发效率和研发人员的工作体验。

MLOps就是将机器学习（ML）、开发（Dev）和运维（Ops）串连为一个整体，向人工智能领域提供了系统性的生产过程管理方案，从而针对性地解决前述AI领域问题。

人工智能行业解决方案

一站式AI研发云平台，一键拉起机器学习开发环境，将GPU资源利用率快速提升到极致

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Sirius核心功能

基础架构生命周期管理

GPU集群的自动配置，自动部署

存储统一配置

资源监控、告警以及运营分析

并行计算和算力资源调度

面向机器学习负载的集群调度器

丰富的企业级调度策略配置

结合并行化计算的调度框架，提升训练效率

数据流管理

数据权限分级

数据可视化

版本管理

数据清洗及标注

面向LLM的训练数据格式化

推理服务部署

面向不同类型推理服务的网关

服务规模自动伸缩

Web端可视化向导配置

可观测性指标

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我们的优势

一键拉起机器学习开发环境，让算法工程师专注算法开发
Sirius内置众多机器学习常用镜像，让算法工程师能够通过直观的网页界面快速拉起开发环境，并以他们熟悉的方式（如Jupyter/SSH）接入。为了进一步提高开发效率，我们允许用户将定制化的开发环境保存为私有镜像，从而消除重复配置环境的需要，确保工程师能够将精力集中在核心业务开发上。
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集成化数据管理、实验管理、应用发布，简化数据科学家和开发工程师的日常工作
Sirius作为全方位的机器学习平台，支持用户根据需要自定义数据集和模型，并提供了数据集与模型的版本管理功能。平台的实验管理模块能够自动记录提交的计算任务，确保所有实验活动可复现、可追踪。此外，当团队需要将模型部署为服务时，我们的应用发布功能可以大幅简化部署流程，帮助团队快速推进应用的上线过程。
细粒度GPU资源调度和权限控制，将GPU资源利用率提升到极致
资源分配是Sirius的核心能力，平台支持将单张GPU卡拆分给多个用户使用，允许对用户及团队可用的GPU、CPU及内存资源进行上限配置。通过灵活的调度策略，Sirius能够精准、合理地调配GPU资源，最大化GPU集群的使用效率。
统一的机器学习平台，管理和监控所有ML任务
Sirius将机器学习的研发流程统一集成在平台内部，使工程师能够直观地实时监控机器学习任务的执行状态和资源消耗，并根据关键监控指标设定预警。同时，管理员可以全面管理和监控所有任务及计算节点的运行情况。