NVIDIA Run:ai SaaS
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面向使用 NVIDIA Run:ai 全托管云平台的客户，平台始终同步最新功能与优化更新。

安装 SaaS
查看相关要求，完成安装或升级操作
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权限设置
为用户配置认证访问权限，使其可安全接入 Run:ai 平台、命令行 (CLI) 界面以及各类应用程序接口 (API)
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高级设置
自定义 Run:ai 集群部署方案，满足各类特殊运维需求并优化资源管理效率
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集群管理
对 Run:ai 集群进行监控、管理与恢复操作
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平台监控
监控物理资源 (集群、节点、GPU) 与应用资源 (部门、项目、工作负载)
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规划并配置组织架构
配置 Run:ai 项目与部门，使其贴合企业自身组织架构及管理规范
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资源配置与分配
自定义资源分配规则，根据企业需求优化资源调度方案
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权限管理
管理用户角色，管控用户对系统各类对象、资源的访问权限与可执行操作
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策略创建与管理
制定管控策略，在全企业范围内推行最优规范，统一工作负载提交流程
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运行状态与性能监控
借助数据看板与可视化图表，实时监控性能、追踪指标趋势、识别异常情况并优化资源占用
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了解工作负载相关内容
查阅支持的工作负载类型与功能清单
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准备工作负载资源
使用环境、数据源等预配置组件，简化工作负载提交流程并实现模板化
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构建模型
依托工作空间开展研究、调试数据集、测试算法，简化模型开发流程
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训练模型
通过标准及分布式训练工作负载扩展模型训练规模，调用更多计算资源与大型数据集
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部署模型
借助推理工作负载部署训练完成的模型，提供实时或批量预测能力，并动态弹性伸缩资源
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了解 NVIDIA Run:ai 调度器
了解调度器如何优化 GPU 资源分配，保障工作负载高效分发
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配置 API 访问权限
创建客户端凭证获取 token，并在后续 API 调用中使用该 token
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使用 REST API
通过 API 集成并自动化工作流，实现与系统资源、监控及管理功能的无缝交互
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读取指标与遥测数据
采集、分析并使用系统指标，自定义数据看板或将指标数据对接至其他监控系统
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