cube-studio
一套平台搞定 AI 开发、训练、推理全流程，支持国产硬件。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5088
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
环境要求
- 可访问 GitHub 的网络环境
- 已安装 git 命令行工具
- 具备 Kubernetes / 容器相关基础（平台为云原生架构，README 未给出具体版本要求）
安装与启动步骤
-
1确认仓库状态
README 显示本仓库已于 2026-05-18 归档、不再维护，需改用新的维护仓库，不要继续基于旧仓库部署。
-
2克隆新仓库
从 README 给出的跳转地址拉取仍在维护的仓库代码。若目录已存在可跳过此步。
git clone https://github.com/data-infra/cube-studio.git -
3进入项目目录
切换到克隆下来的仓库根目录，后续所有操作都建议在该目录内进行。
cd cube-studio -
4查阅帮助文档
README 未提供安装命令，部署方式与依赖版本以新仓库 wiki 帮助文档为准，按文档执行安装。
如何确认成功
README 未给出启动成功判定方式，请以新仓库 wiki 帮助文档中的部署文档说明为准。
常见问题
Q：为什么这个仓库不能用了？
A：README 明确说明本仓库已于 2026-05-18 归档、不再维护，需要跳转到新的仓库 data-infra/cube-studio 继续使用。
Q：安装步骤在哪里找？
A：README 未包含安装说明，只提供了帮助文档链接，即新仓库的 wiki 页面，请以该 wiki 中的部署文档为准。
Q：归档后还能继续用旧代码吗？
A：代码仍可被克隆，但已停止维护，不再更新功能和修复问题，建议迁移到新仓库以避免安全和兼容风险。
Q：平台需要什么运行环境？
A：README 未给出具体环境要求，仅从项目描述可知是云原生架构，涉及 Kubernetes、分布式训练与推理，部署前请先确认 wiki 文档中的环境要求。
注意事项
- 本仓库已归档，任何安装命令都应参考新仓库 data-infra/cube-studio 的文档，不要照搬旧仓库内容。
- README 节选未提供任何安装、启动、端口或配置项信息，因此本教程不含具体部署命令。
- 克隆仓库只获得源码，能否直接部署取决于 wiki 帮助文档中的说明，请先阅读后再操作。
核心亮点
- 全链路覆盖：从数据标注、开发、训练到推理一站式解决，避免多系统切换。
- 国产化适配：支持昇腾 NPU 和国产 CPU/GPU，符合信创需求。
- 大模型训练支持：内置 DeepSeek SFT、RLHF 和 vLLM 多机推理，紧跟 LLM 趋势。
不足之处
- 文档和社区生态相对薄弱，新手上手门槛较高。
- 功能庞大复杂，部署和运维需要一定 Kubernetes 和 AI 工程经验。
适用场景
- 企业建设统一 AI 开发平台，统一管理数据和算力。
- 算力租赁或私有云场景，通过 VGPU 和多租户实现资源隔离与计费。
- 大模型微调和推理部署，尤其是国产硬件环境下的 LLM 应用。
替代项目
Kubeflow、Polyaxon、KubeDL
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