AI实训平台高校分级部署指南

以下是基于高校不同需求场景的AI实训平台分级部署指南，综合行业实践与技术方案优化而成：

一、基础实训室级部署（通识教育/新专业试点） 硬件配置

云端资源优先：采用公有云服务（如阿里云天池12），按需租用GPU算力 本地轻量化：若需本地部署，配备2-4台工作站（每台1-2张RTX 3。9。级别GPU）9 平台功能

集成开箱即用环境：预装Python/Jupyter/常用AI框架2 基础课程支持：提供AI通识课、编程实训模块（如ROS机器人入门6） 适用场景

非计算机专业通识教育 新设AI专业初期验证 二、院系级部署（专业课程/综合实训） 硬件架构

混合云模式：本地集群（如超云R8428G12服务器+8张GPU）对接云端弹性资源9 存储方案：分布式存储系统（Ceph/HDFS）支持多项目组数据隔离5 平台核心能力

全流程支持：数据标注→模型训练（支持分布式）→推理部署24 课程融合：内置分级实验体系（示例： 初级：数据采集与可视化（爬虫工具5） 进阶：CV/NLP项目实战（如AI写诗平台3） 管理特性

多租户隔离：按班级/项目组分配资源配额4 能力评估：自动生成ASKP人才测评报告（元方平台案例8） 三、校级平台部署（跨学科平台/资源池） 模块 技术方案 关键功能 算力调度 Kubernetes集群+RDMA网络4 支持CPU/GPU/NPU异构资源统一调度 数据中台 分层存储架构（热/冷数据分离）5 提供API化数据服务 开发环境 云原生AI平台（集成Notebook/Pipeline）27 拖拉拽式模型编排 安全体系 内网部署+沙箱隔离311 防止代码/数据泄露 典型场景：为计算机、自动化、农学等院系提供AI算力服务（参考华南农业大学案例9）

四、研究型平台部署（科研创新/产业对接） 高性能架构

千卡级算力池：支持千亿参数大模型训练（需InfiniBand网络4） 边缘计算节点：部署ROS机器人实训终端6 产学研融合设计

真实产业项目库：集成金融、医疗等领域数据集（如永信至诚产业级案例18） MLOps支持：模型版本管理→自动化测试→服务监控2 扩展性保障

混合云架构：本地集群+公有云bursting能力7 国产化适配：支持昇腾/海光等国产芯片4 五、分级部署实施建议 资源规划原则

中小院校：优先采用云端方案（天池平台年成本。万元12） 重点高校：按1:5。（GPU卡:学生数）配置本地集群9 运维关键点

容器化部署：通过K3s/Kubeflow简化集群管理11 离线预案：搭建私有镜像仓库应对断网场景11 成效评估指标

graph LR A[平台使用率] –> B(实验完成率>85%) C[人才产出] –> D(产学研项目转化率) E[资源效能] –> F(GPU利用率>7。%) 更多技术细节可参考：

超云AI服务器选型9 Kubeflow离线部署手册11 元方平台教学评价体系8 此方案可根据高校学科特色动态调整，例如：

理工强校：强化分布式训练/机器人OS集成6 社科院校：侧重数据分析可视化工具链5