Cube Studio 云原生 AI 平台入门与实战指南
还在为机器学习环境配置而苦恼？面对复杂的依赖关系、繁琐的部署流程，很多 AI 爱好者止步于环境搭建阶段。今天我们一起探索 Cube Studio 这个云原生一站式机器学习平台，用较短的时间完成从零基础到首个 AI 项目的完整旅程。
为什么我们需要 Cube Studio？
想象一下这样的场景：当你兴奋地想要尝试一个深度学习项目时，却要花费数小时安装 CUDA、配置 Python 环境、解决包冲突问题。这种体验就像想开车却要先学会造发动机一样令人沮丧。
Cube Studio 的出现完美解决了这个痛点，它将复杂的 AI 开发流程标准化、自动化，让你能够专注于算法本身而非环境配置。就像从手动挡升级到自动驾驶，你只需要告诉车辆目的地，剩下的交给系统处理。
平台核心能力全景图
Cube Studio 不是单一工具，而是一个完整的 AI 开发生态系统。我们把它理解为 "AI 开发的全能工具箱"：
数据工作台 - 你的数据管家
- 多格式数据集管理：图片、文本、音频一键上传
- 智能数据标注：大模型辅助提升标注效率
- 特征工程流水线：内置常用特征处理算子
算法实验室 - 你的 AI 实验场
- 拖拽式任务编排：像搭积木一样构建 AI 应用
- 分布式训练支持：轻松实现多机多卡训练
- 超参数自动优化：让模型性能自动达到最佳状态
模型服务中心 - 你的 AI 产品经理
- 一键模型部署：支持 TensorRT、ONNX 等推理加速
- 服务性能监控：实时掌握模型运行状态
- 自动扩缩容：根据流量智能调整资源
环境准备与快速启动
准备工作清单
在开始之前，确保你的电脑满足以下条件：
- 操作系统：Linux/Windows/macOS 均可
- 内存要求：8GB 以上（推荐 16GB）
- 存储空间：至少 50GB 可用空间
- 网络连接：稳定的互联网连接
三步启动法
获取平台代码
首先克隆仓库并进入安装目录：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cube-studio
cd cube-studio/install/docker
一键启动服务
使用 Docker Compose 拉起容器：
docker-compose up -d
访问平台界面
打开浏览器，输入 http://localhost:8080，等待 3-5 分钟服务完全启动即可。
注意：首次启动时如果遇到端口冲突，可以修改 docker-compose.yml 文件中的端口映射配置。
第一个 AI 项目实战：电动车检测
让我们通过一个真实案例来感受 Cube Studio 的魅力。假设我们要开发一个电动车检测系统，用于电梯安全监控。
项目创建与配置
- 进入项目空间：点击 "项目管理" → "新建项目"
- 设置项目信息：项目名称 "电动车安全检测"，选择 "计算机视觉" 分类
- 配置开发环境：选择 Python 3.9 + OpenCV 基础镜像
数据准备阶段
在 "数据集" 模块中上传训练图片：
