NeoSphere 全新上线！即刻上云，预见 AI 智能的千万种形态
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提供秒级启停的开发机，支持在线编译、代码调试和模型开发，灵活性对齐裸机。提供 WebIDE/SSH 直连，环境配置持久化不丢失。代码、数据、镜像零改动迁移，显著提升建模调试效率
基于 Kubernetes 构建原生调度引擎，支持训推一体、动态抢占与弹性伸缩。通过细粒度配额管理与存储加速，最大化提升 GPU 资源利用率
深度优化通信库与算子库，0 侵入支持 PyTorch、DeepSpeed 等主流框架，一键发起千亿级参数大模型的分布式训练任务，算力利用率随卡数线性增长
支持 Triton、TensorRT 等多种推理引擎，支持多种框架的模型在异构硬件上的一键部署，提供完备的监控、日志及实时扩缩容能力，保障线上服务高吞吐与低延迟
集成大模型应用防火墙，精准识别提示词注入等多种攻击。在保持极低检测时延的同时，全面守护模型与数据安全，满足复杂业务场景合规需求
提供内置主流框架镜像的云端开发机，支持持久化存储与共享文件系统，支持断点续传开发与秒级环境打包，让开发者在云端也实现高效、连续的模型开发体验
支持 TensorFlowPS、PyTorch DDP、MPI 等多种训练模式，屏蔽底层调度与运维复杂性，用户仅需上传代码即可快速发起训练任务
可视化跟踪训练过程，支持多实验对比与指标分析，集中管理模型版本与评估结果，帮助用户快速筛选最优模型用于业务部署
支持模型一键部署为在线服务，提供完整的监控、日志与 WebShell 能力，帮助用户实时掌握服务状态并高效定位运行问题
提供 OpenAPI、命令行工具及多语言 SDK，提供命令行工具支持端云协同开发。同时支持系统集成，将机器学习能力无缝嵌入企业现有业务系统
NeoSphere MLP 面向 GPT 类大模型的预训练与精调场景，提供稳定可靠的分布式训练环境，支持多机多卡大规模任务长期运行。通过通信库与算子库的通用优化，实现训练效率随 GPU 数量近线性增长。同时结合实验管理与模型管理能力，支持超参对比与模型筛选，保障百亿、千亿参数模型训练过程可控、可复现、可持续迭代
在自动驾驶算法研发过程中，NeoSphere MLP 通过高性能算子库与分布式通信优化，加速感知、预测等模型的训练与迭代。结合分层存储与缓存加速机制，高效管理海量视频与传感器样本数据，减少数据加载开销。统一的开发机与训练环境，支持算法快速验证、规模化训练与持续优化，提升整体研发效率
针对量化金融模型训练频繁、回测任务密集的业务特点，NeoSphere MLP 提供高并发任务调度与弹性算力支持，保障训练与推理任务稳定运行。通过统一的实验管理与模型托管能力，帮助研究人员对不同策略进行对比分析与效果评估，在提升算力利用率的同时，确保模型过程可追溯、结果可复现
面对生物医药领域任务类型多样、计算规模波动大的特点，NeoSphere MLP 提供灵活的资源调度与流程自动化能力，支持模型训练、特征计算与实验分析等多类任务并行运行。通过资源池化与弹性伸缩机制，降低算力闲置成本，缩短模型训练与实验验证周期，加速科研与研发成果转化
