基本概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 区域 | 支持智算服务的逻辑位置。不同区域间存在资源配置、服务价格等差异，区域间服务相互隔离。
根据使用范围，镜像分为系统镜像、自有镜像和共享镜像。 系统镜像：平台默认支持的一些常用镜像，所有用户均可使用。 自有镜像：由用户固化或者上传形成的镜像，创建用户可使用。 共享镜像：由某一个用户共享的镜像，该用户所在客户下的所有用户均可使用。 |
| 容器实例 | 容器是轻量的、可执行的独立软件包，是镜像运行的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除等。 |
| 机型组 | GPU容器实例的机型组，是同一种GPU型号的机型的集合。 |
| 机型 | GPU容器实例的机型，对应不同的GPU、CPU、内存、硬盘的配置。 |
| 个人网盘 | 用户级独享网盘。同一区域当前用户的所有容器实例均可访问该网盘。 |
| 共享网盘 | 客户级共享网盘。同一区域当前客户下所有用户的容器实例均可访问该网盘。 |
| SSH密钥 | SSH密钥是可以配合容器实例的身份验证方式，使用SSH公钥/私钥（keypair）可进行远程登录身份验证，提 升容器实例的安全性。 |
| 客户配额 | 客户配额对客户的资源使用进行一定程度的限制，目前配额项包括：
●客户可用最大GPU卡数 ●单AI任务运行最大GPU卡数 ●单AI任务运行最大容器实例数 ●最大运行AI任务数 |
| 训练 | 在⼈⼯智能中，⾯对⼤量⽤户输⼊的数据/素材，如果要在杂乱⽆章的内容准确、容易地识别，输出我们期待输出的图像/语⾳，并不是那么容易的。我们需要基于特定的算法，通过训练得到我们需要的模型。 |
| 调优 | 算法的内容，除了核⼼识别引擎，也包括各种配置参数，例如：语⾳智能识别的⽐特率、采样率、⾳⾊、⾳调、⾳⾼、⾳频、抑扬顿挫、⽅⾔、噪⾳等乱七⼋糟的参数。成熟的识别引擎，核⼼内容⼀般不会经常变化的，为实现”识别成功“这⼀⽬标，我们只能对配置参数去做调整。对于不同的输⼊，我们会配置不同参数值，最后在结果统计取⼀个各⽅⽐较均衡、识别率较⾼的⼀组参数值，这组参数值，就是我们训练后得到的结果，这就是调优的过程。 |
| 推理 | 基于已有的模型，对输入数据进行结果预测。 |