部署后初步验证
平台部署完成后，按以下各项逐步验证核心功能是否可用。其中第 5 项及之后为商业版需要额外验证的内容。
1. pipeline 验证
- 登录 CubeStudio 首页，用户名密码用
admin/admin； - 点击首页的"深度学习：目标识别训练部署" pipeline；
- 进入 pipeline 界面后，点击右上角的"运行"，等待运行结束，查看是否能运行成功。
2. notebook 验证
- 进入菜单栏"在线开发"，点击"代码开发"-"notebook"；
- 点击示例 notebook 的"reset"按钮；
- 刷新界面，等 notebook 状态变为"Running"，点击名称进入 notebook，能打开 notebook 界面即可。
3. 推理服务验证
- pipeline 验证中的 pipeline 运行结束后，会自动在"服务化"-"模型服务"-"推理服务"中生成一个名为"yolo26"的推理服务；
- 如果是纯内网环境，直接点击 yolo26 的"部署生产"，成功后点击"ip:端口"链接，即可进入服务界面；
- 如果是内外网环境，点击"项目空间"-"项目分组"-对应项目组的"更多"-"修改"，修改"服务代理"，填写"内网ip|外网ip"，如
172.16.0.2|175.178.255.97，再"清理"推理服务，重新"部署生产"，即可进入服务界面。
4. 超参搜索验证
- "模型训练"-"Automl"-"超参搜索"，点击"运行"，再点击"描述"对应的链接，打开界面，稍等几分钟，刷新，可出现超参搜索界面即可。
- 商业版多验证一个分布式超参搜索，也是能打开界面即可。
以下都是商业版需要额外验证的。
5. AIHUB 验证
- AIHUB 界面，"DAMOYOLO-高性能通用检测模型-S"模型，点击"部署WEB"；
- 部署之后，试一下弹窗及 WEB 界面是否可使用，可正确使用即为成功。
6. 数据智能验证
- "数据智能"界面，选择 GPT4 或 GPT4O，问问题能回答即可。
- 先在 AIHUB 的"自然语言处理"中部署"gpt私有知识库"服务，然后在数据智能中选择"cube-studio"，在输入框中输入
/，选择任一示例问题，能正确回答即可。
7. 标注平台验证
- 第 5 步的 AIHUB 验证成功后才可验证标注平台；
- 打开 k8s dashboard，kubeflow 命名空间下的 labelstudio 的 deployment，编辑，将内网 ip 全部替换为外网 ip + 端口号；
- "数据资产"-"标注平台"，点击标注平台，登录后点击"视觉-目标识别-自动化标注"项目，点击任一图片，能够出现自动化标注的目标框即可。