开源项目，欢迎star哦，https://github.com/data-infra/cube-studio

一款真正意义的 LLMOps 框架

LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程，而不仅仅是大模型的应用层。

简介

Cube-Studio是由腾讯音乐开源的一款云原生一站式AI中台，覆盖机器学习/深度学习/LLM大模型，开发、训练、推理、应用，全链路。

github地址：https://github.com/data-infra/cube-studio

该项目目前已是国内最火的开源算法全链路中台，上千家企业私有化部署和项目交付，非常适合数据算法架构团队搭建公司级AI中台，以及toB企业算法中台类项目交付。

LLMOps

cube-studio除了支持原有mlops全链路能力外，新版本增加了很多大模型相关的链路能力。

1. 支持AIHub形式部署40+常用开源大模型：

模型市场中已集成了40+常用开源大模型，包括chatglm4、llama3、qwen2、baichuan2、gemma等，还有openjourney、stable diffusion等文生图模型，并且支持开源模型一键部署，一键开发，一键微调，快速直观地感受大模型。

提示：除了大模型，另外还有400+开源图文音常规模型。

2. 多层次支持大模型训练微调技术栈：

• 支持tensorflow、pytorch、paddlejob、mindspore、mxnet等分布式多机多卡训练框架；

• 支持deepspeed、megatron、colossalai、horovod、mpi等分布式加速框架；

• 同时支持RDMA网络协议，可以使用底层IB交换机或roce网络；

• 硬件适配英伟达，以及海光、华为、寒武纪、天数智芯等国产设备，支持vgpu。

提示：除了多机多卡训练，也包含spark/ray/volcano等分布式计算框以及特征处理，文本处理，模型处理等环节。

3. 支持自有数据集一键微调部署：

支持chatglm3、chatglm4、qwen2、baichuan2、llama3等一键微调，集成了llama factory 支持100+LLMs的微调方案；并支持自动发布为推理服务，vllm推理加速，形成openai流接口。

pipeline一键训练推理部署，非常适合不太熟悉大模型微调算法的同学，任务流完成后可以直接对接到其他的openai接口使用的产品中。

4. 通过智能体构建，构建智能人机交互

• 支持对接外部llm服务厂商接口

• 支持对接内部预训练模型或微调模型llm服务接口

• 支持通过prompt构建领域专家和添加私有知识库

• 支持文生图，语音多模态交互

• 支持支持对接企业oa软件机器人

5. 大模型自动化标注

标注是AI中经常出现的任务，cube-studio中集成了开源标注平台label studio，支持图/文/音/多模态/大模型多种类型标注功能，用户管理，工作任务分发，对接数据集，支持标注数据导入；对接pipeline，支持标注结果自动化训练；对接aihub模型市场，支持自动化标注，只需将服务接口配置到label studio中，即可实现通过大模型来自动化标注。

提示：除了支持大模型的自动化标注，也支持普通模型图文音的自动化标注。

详细操作
使用参考wiki：https://github.com/data-infra/cube-studio/wiki