开源！算力调度平台开源，

https://www.gitcc.com/iflytek/deep-gpu-plat

企业算力管理平台开源，企业算力集群管理平台开源，企业算力与大模型管理平台

面向企业与团队，提供 GPU 算力、Docker 容器实例与 Kubernetes 集群的统一纳管、调度与运维能力，并集成 AI 辅助、模型微调等扩展能力，降低算力资源使用与运维门槛。

📂 项目概览

• 项目名称：Deep-GPU 算力调度平台
• 开源状态：全面开源
• 适用对象：企业、科研团队、AI基础设施工程师
• 核心价值：将昂贵的算力资源转化为可被普通人调度的生产力。

🌟 核心功能：不止是调度，更是智能管家

Deep-GPU 平台的设计理念非常明确：降低门槛，释放算力。它不仅仅是一个简单的资源分配器，而是一个集成了AI辅助能力的企业级算力中枢。

1. 统一纳管，打破资源孤岛

在传统的IT架构中，GPU资源往往分散在不同的服务器或集群中，难以统一调配。Deep-GPU 提供了强大的统一纳管能力：

• GPU 算力管理：支持主流GPU型号的接入与状态监控。
• 容器化编排：深度集成 Docker 容器实例与 Kubernetes (K8s) 集群，实现了从底层硬件到上层应用的全栈可视化管理。

2. 智能调度，榨干每一分算力

该平台的核心算法能够根据任务的优先级、资源占用情况，进行毫秒级的智能调度，确保高优先级任务（如大模型训练）优先获得资源，而低优先级任务（如推理服务）也能在闲时高效运行。

3. AI 辅助与大模型集成（2026年新特性）

这是该平台区别于传统K8s管理工具的最大亮点。它原生集成了：

• AI 辅助运维：利用AI自动诊断集群故障，预测资源瓶颈。
• 模型微调支持：直接在平台上进行大模型的微调（Fine-tuning）与部署，无需在复杂的命令行中反复横跳。

核心价值

• 统一入口管理 Docker GPU 实例与 K8s 工作负载，降低协作成本。
• RBAC、操作审计、跳板机与 Web 终端等能力支撑安全合规运维。
• 插件化扩展（AI 对话与配置、微调任务、资产与端口转发等）便于按需启用。

🛠️ 技术架构：企业级的坚实底座

Deep-GPU 的架构设计遵循了云原生的最佳实践，旨在为企业构建一个稳固的AI底座。

表格

https://www.gitcc.com/iflytek/deep-gpu-plat

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