近日，金山云星流训推平台正式发布。平台旨在为用户提供一站式训推任务管理平台，保障训推任务稳定高效运行，提升算力使用效率，能为机器学习场景开发者与运维人员提供云原生AI算力与全流程管理能力支持。

平台由基础资源管理、算力管理工具、训推任务管理、资产与权限管理等模块构成，包括任务编排调度、任务可观测性等6大核心特性，适用于模型开发与训练、高并发模型在线服务等场景。

6大核心优势：

• 一站式全流程管理能力：提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，能打通基础资源调度、算力优化、任务编排、权限管控全链路，通过降低多模块协同复杂度，实现“开箱即用”的AI开发体验；

• 异构资源高效调度：通过动态任务编排算法与算力管理工具，平台能智能匹配异构算力资源与任务需求，保障GPU资源利用率，显著降低算力闲置成本；

• 高性能存储与网络加速：采用集成分布式存储系统与高速RDMA网络架构，可实现训练数据高速提取、模型参数高吞吐传输，支撑大规模分布式训练任务并行效率提升；

• 任务全生命周期可观测：任务级可观测能力覆盖开发、训练、推理全流程，结合监控、日志、事件信息及硬件维度监控指标，快速定位异常点，缩短排障时间；

• 智能运维保障稳定性：GPU故障自愈技术结合任务可观测性设计，实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度，降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行；

• 企业级安全管控体系：深度整合资产权限管理与访问控制体系，提供细粒度角色权限控制、任务隔离及资产隔离功能，满足多用户权限控制场景的合规性要求。

2大应用场景 ：

• 模型开发与训练：通过KPFS高性能文件存储、RDMA网络拓扑调度和动态资源编排，解决海量数据数据加载、跨节点通信及异构算力调度难题，保障分布式训练效率与连续性；

• 高并发模型在线服务：基于预置/自定义模型跨机部署、多副本弹性扩缩容与冗余设计，突破单机算力瓶颈，实现高并发低延迟响应与高可用服务保障。