深度学习可视化管理平台

       深度学习可视化管理平台可以使得深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）的设计、训练和可视化等任务变得简单化。深度学习可视化管理平台是基于浏览器的接口，因而通过实时的网络行为的可视化，可以快速设计最优的 DNN，支持开发人员可扩展和自定义，同时支持浏览器和命令行方式访问。系统采用分布式部署架构，模块化开发，基于 OSGI 运行时平台，应用容器化管理、部署，实现高效的弹性扩充和应用部署迁移。

      GPU 调度监控，强大的 GPU 调度功能，支持一机多卡，多机多卡调度，由调度系统智能选择 GPU。整合深度学习框架 caffe/tensorflow，硬件资源由底层调度系统分配，结合 docker 技术完成对深度学习任务的下发。提供丰富的计算作业调度策略，可以最大限度提高用户资源利用率，支持海量的计算资源调度，稳定的调度性能。

      为了用户能更方便的使用 caffe/ tensorflow等框架来进行训练，结合深度学习平台多任务多用户的特点，同时利用 docker 的快速部署优势，深度学习可视化管理平台将caffe/ tensorflow与任务调度和docker 容器进行了整合处理，通过可视化管理平台可以方便快捷的进行数据集中管理，支持用户上传、下载、删除自己的数据集文件，文件权限严格按照用户权限进行区分，不同用户只能看见相应权限的文件。 通过模型管理功能，可以进行模型创建、模型克隆、模型删除和展示模型状态等，可以更方便的对不同模型进行处理、更直观的了解当前模型的运行情况。