产品能力
一个平台，覆盖机器学习 · 深度学习 · 大模型全链路
从算力调度、数据标注到训练、大模型训推与上线的全流程能力，单机可起步、集群可扩展，全程自主可控、私有化部署。
CubeStudio 把机器学习从数据到上线的各个环节整合到同一个平台里：数据标注、Notebook 交互开发、Pipeline 流水线编排、分布式训练、超参调优与 AutoML、大模型微调推理、模型版本管理与一键部署，都可以在 Web 界面中完成，无需自行拼装和长期维护一堆独立组件。平台基于自研的轻量化 ML 流水线架构，既能用单机快速验证，也能扩展到 Kubernetes 集群；同时原生适配国产芯片与操作系统、支持完全私有化部署，让团队在自主可控的前提下跑通整条工作流。
6
能力域
16
核心能力
10+
异构算力
4
部署方式
capabilities · 能力域
六大能力域，串成一条流水线
六大能力域对应机器学习工作流中的一个环节，按「数据 → 训练 → 上线」的顺序排列。各能力既能独立使用，也能通过 Pipeline 编排串成端到端流水线，实现从原始数据到在线服务的自动流转。
01 / 06
国产化芯片与操作系统适配
原生适配国产算力与国产操作系统，自主可控，满足信创要求。
从底层驱动到上层训练与推理框架完成国产化算力栈打通，兼容鲲鹏、飞腾、海光、昇腾等主流国产芯片，并适配麒麟、统信 UOS 等操作系统，帮助信创场景平滑迁移原有的机器学习业务。
▸鲲鹏 / 飞腾 ARM 架构
▸海光 x86 架构
▸昇腾 NPU 训练与推理
▸麒麟 / 统信 UOS 操作系统
02 / 06
私有化与内网离线部署
数据与模型不出域，支持完全内网离线安装，适配涉密与政企内网。
提供完整的离线镜像与依赖包，无需连接公网即可在隔离内网中完成安装与升级；单机可快速起步，集群可按需横向扩展，数据与模型全程留在本地，满足涉密与政企合规要求。
▸单机部署（单节点 Kubernetes）
▸Kubernetes 多节点集群
▸内网离线镜像导入
▸数据/模型本地化不出域
03 / 06
数据标注与数据集管理
统一管理数据集版本，支持标注流程，打通数据到训练的链路。
支持图像、文本等多种数据类型的标注与审核，数据集按版本管理并可追溯；标注结果可直接接入训练流水线，配合权限隔离在团队间安全共享，避免数据在多套工具间反复搬运。
▸数据集版本管理
▸多类型数据标注
▸与训练流水线打通
▸权限隔离与共享
04 / 06
模型训练与超参调优
从单机到多机多卡分布式训练，内置超参搜索与 AutoML。
内置 DDP、Horovod 等分布式训练方案，可在单机到多机多卡之间平滑扩展；结合超参数搜索与 AutoML 自动寻优，并通过实验管理统一记录指标与对比结果，让 GPU/NPU 混合算力得到充分调度。
▸分布式训练（DDP / Horovod）
▸超参数搜索 / AutoML
▸实验管理与指标对比
▸GPU/NPU 混合算力调度
05 / 06
大模型训练与推理（训推流水线）
私有化大模型训推：基座模型微调、评估到多机推理服务一站式落地。
覆盖从基座模型 LoRA / 全参微调、效果评估到多机推理服务发布的完整链路，可在昇腾等国产算力上运行；训练与推理共用同一平台，微调后的模型一键即可发布为在线服务。
▸LoRA / 全参微调流水线
▸国产算力（昇腾）运行
▸评估与对比
▸一键发布推理服务
06 / 06
全流程模型部署上线
模型版本管理 + 一键部署，生成可扩缩容的在线推理 API。
模型统一纳入版本管理，一键即可部署为在线推理 API，并支持自动扩缩容与灰度发布；配合服务监控与日志，帮助团队从训练产物平滑过渡到可长期运维的生产服务。
▸模型版本管理
▸一键部署在线服务
▸自动扩缩容 / 灰度
▸服务监控与日志
full capability list
完整能力清单
平台开箱即用的核心能力一览，覆盖数据、开发、训练、调优、部署与运维各阶段，均可在 Web 控制台直接使用。
01算力纳管与异构算力统一调度
02算力池化 / 多租户 / 算力租赁计费
03Token 中转站（大模型 API 网关 · 计量计费）
04vGPU 虚拟化
05数据集管理与图文音多模态自动化标注
06Notebook 交互式开发
07Pipeline 可视化流水线编排（拖拉拽）
08多机多卡分布式模型训练
09超参数调优 / AutoML
10大模型微调（SFT / 奖励模型 / 强化学习）
11大模型多机推理（vLLM / Ollama / MindIE）
12AI 模型市场 / 应用商店
13云边端协同 / 边缘计算
14实验管理与模型版本管理
15一键模型部署与在线推理服务
16多集群调度与监控告警