案例背景地震数据采集 AI 模型开发框架平台基于云原生技术框架，开发“地震数据采集 AI 模型开发框架平台”，构建物探采集业务的 AI 开发框架，提供包含数据管理-模型开发-模型库-发布共享功能的模型开发、训练、部署、执行一体化全流程管理。从而达到提升地震物探采集 AI 模型与采集专业软件开发效率及前后端协同作业能力的目标。地震数据采集 AI 模型开发框架平台在计算资源和基础服务统筹云化管理的基础上，提供包含数据管理-模型开发-模型库-发布共享功能的模型开发、训练、部署、执行一体化全流程管理。平台将支持Tensor flow、PyTorch、百度飞浆等主流AI框架，预置Unet、PSPNet、Unet++、Transformer、DeepLabv3、ResNet、图像金字塔等算法。问题与挑战GPU和CPU等资源分配的不均衡，或者规划的不合理，往往会导致高优任务无法高效的运行。资源碎片较多，导致在集群有空余资源的情况下，某些任务依旧无法运行。样本数据随意存储，不使用的数据不能集中销毁，可用数据无版本管理措施，数据共享无追溯能力。机器学习涉及业务、数据、算法等多团队，团队间缺乏相同的技术和业务背景知识作为协作基础，从而带来沟通屏障。方案
地震数据采集 AI 模型开发框架平台基于云原生技术框架，开发“地震数据采集 AI 模型开发框架平台”，构建物探采集业务的 AI 开发框架，提供包含数据管理-模型开发-模型库-发布共享功能的模型开发、训练、部署、执行一体化全流程管理。从而达到提升地震物探采集 AI 模型与采集专业软件开发效率及前后端协同作业能力的目标。
地震数据采集 AI 模型开发框架平台在计算资源和基础服务统筹云化管理的基础上，提供包含数据管理-模型开发-模型库-发布共享功能的模型开发、训练、部署、执行一体化全流程管理。平台将支持Tensor flow、PyTorch、百度飞浆等主流AI框架，预置Unet、PSPNet、Unet++、Transformer、DeepLabv3、ResNet、图像金字塔等算法。
GPU和CPU等资源分配的不均衡，或者规划的不合理，往往会导致高优任务无法高效的运行。
资源碎片较多，导致在集群有空余资源的情况下，某些任务依旧无法运行。
样本数据随意存储，不使用的数据不能集中销毁，可用数据无版本管理措施，数据共享无追溯能力。
机器学习涉及业务、数据、算法等多团队，团队间缺乏相同的技术和业务背景知识作为协作基础，从而带来沟通屏障。
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