概述
1.
快速开始
1.1.
训练你的第一个模型
1.2.
进行并行训练
1.3.
部署模型
2.
Apps
2.1.
JupyterLab
2.2.
Code Server
2.3.
RStudio
2.4.
Terminal
2.5.
File Browser
2.6.
TensorBoard
2.7.
Virtual Machine
2.8.
Job Manager
2.9.
Service Manager
2.10.
Workflow
2.11.
AutoTune
2.12.
Argo Workflows
3.
APIs
3.1.
存储
3.1.1.
PVC
3.1.2.
StorageShim
3.1.3.
PVC 快照
3.2.
网络服务
3.2.1.
Service
3.2.2.
Ingress
3.2.3.
Gateway API
3.3.
辅助
3.3.1.
Secret
3.3.2.
ConfigMap
3.3.3.
ServiceAccountToken
3.4.
T9k Job
3.4.1.
GenericJob
3.4.2.
PyTorchTrainingJob
3.4.3.
TensorFlowTrainingJob
3.4.4.
DeepSpeedJob
3.4.5.
ColossalAIJob
3.4.6.
XGBoostTrainingJob
3.4.7.
MPIJob
3.4.8.
BeamJob
3.5.
T9k Service
3.5.1.
SimpleMLService
3.5.2.
MLService
3.5.2.1.
日志收集
3.5.3.
模型存储
3.6.
工作流
3.6.1.
WorkflowTemplate
3.6.2.
WorkflowRun
3.6.3.
CronWorkflowRun
3.6.4.
WorkflowTrigger
3.7.
AutoTuneExperiment
3.8.
ImageBuilder
3.9.
DataCube
4.
计算资源
4.1.
调度器
4.1.1.
kube-scheduler
4.2.
GPU 使用
4.3.
资源使用监控
5.
账户和安全
5.1.
组织
5.2.
账户
5.3.
项目
5.4.
告警通知
5.5.
API Key
6.
操作指南
6.1.
User Console 首页
6.2.
管理 App
6.2.1.
安装 App
6.2.2.
卸载 App
6.2.3.
查看 App 详情
6.3.
管理存储、网络服务和辅助资源
6.3.1.
管理 PVC
6.3.2.
创建 StorageShim
6.3.3.
查看 Service
6.3.4.
查看 Ingress
6.3.5.
管理 Secret
6.3.5.1.
SSH 场景
6.3.5.2.
S3 场景
6.3.6.
管理 ConfigMap
6.4.
设置账户
6.4.1.
账户信息
6.4.2.
项目管理
6.4.3.
安全设置
6.4.4.
查看账单
6.4.5.
告警通知
6.5.
训练模型
6.5.1.
进行数据并行训练
6.5.2.
进行 LLM 大规模预训练
6.5.3.
分析性能
6.5.4.
指令微调 LLM
6.6.
部署模型推理服务
6.6.1.
部署 PyTorch 模型
6.6.2.
部署 LLM 推理服务和聊天服务
6.7.
专题
6.7.1.
上传和下载文件
7.
命令行工具和 SDK
7.1.
命令行工具：t9k-pf
7.1.1.
用户指南
7.1.2.
命令
8.
参考
8.1.
常见问题
8.1.1.
App 使用中的常见问题
8.1.2.
IDE 使用中的常见问题
8.2.
API 参考
8.2.1.
Project
8.2.2.
GenericJob
8.2.3.
TensorFlowTrainingJob
8.2.4.
PyTorchTrainingJob
8.2.5.
XGBoostTrainingJob
8.2.6.
ColossalAIJob
8.2.7.
DeepSpeedJob
8.2.8.
MPIJob
8.2.9.
BeamJob
8.2.10.
TensorBoard
8.2.11.
Notebook
8.2.12.
AutoTuneExperiment
8.2.13.
Explorer
8.2.14.
StorageShim
8.2.15.
Scheduler
8.2.16.
Workflow
8.2.17.
WorkflowTrigger
8.2.18.
SimpleMLService
8.2.19.
MLService
8.2.20.
VirtualServer
8.2.21.
DataCube
8.2.22.
ServiceAccountToken
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