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OpenBayes是面向机器学习开发场景的在线算力与开发服务平台,核心为用户提供弹性计算资源与一站式模型开发配套能力。平台覆盖GPU/CPU异构算力调度、多框架兼容的开发环境预置、公开数据集共享三大核心功能,面向个人开发者、科研人员、企业技术团队等群体,可满足算法原型开发、模型训练推理、学术科研实验、企业级AI项目落地等多场景使用需求,降低机器学习开发的硬件与环境配置门槛。
访问OpenBayes官网点击注册按钮,使用邮箱或第三方账号完成注册流程,通过身份验证后进入个人控制台,了解平台基础功能与新用户权益。
在控制台的数据集板块浏览公开数据集资源,选择项目所需的数据集收藏到个人空间,也可上传本地自有数据进行存储管理。
进入创建任务页面,选择JupyterLab开发或训练任务类型,挑选适配的算力规格与对应深度学习框架镜像,挂载需要使用的数据集。
任务启动后可直接通过浏览器进入JupyterLab界面编写调试代码,或配置SSH信息在本地开发工具中连接实例进行开发操作,训练过程可随时查看运行日志。
任务完成后导出训练好的模型与结果数据,停止释放算力资源,查看本次使用的费用明细,也可将项目保存到个人空间方便后续复用。
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