建设数据开放的算法平台

「DaoCloud 道客」携手国防科技大学基于云原生实现算法训练、推理及应用的流程自动化，构建面向国防科研的数据开放平台和算法人才社区。

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客户收益

  • 2000+接入用户

  • 100+并发访问

  • 20+并发任务

  • ＜10s训练执行响应时间

国防科大面临的转型挑战

  1. 算法水平滞后

    所在领域受技术演进慢、数据获取难、开放程度低、设施成本高等因素制约，算法应用的速度和水平相对滞后。

  2. 自动化程度低

    学校引入的各类算法从训练、推理到应用，都缺乏自动化手段，影响总体交付效率。

  3. 资源利用率低

    硬件资源往往按照课题独立采购，独占式使用，缺乏统一管理，导致整体资源利用率不足，资源竖井现象严重。

  4. 数据价值难以发挥

    训练和验证数据的代价很高，但是其使用范围被严格限定，数据价值得不到充分发挥，也无法吸引更多的科研力量参与算法演进。

解决方案

Solution architecture for National University of Defense Technology

统一算法资源调度

基于 DaoCloud Enterprise 构建了算法资源调度平台，统一了算法的封装和运行标准，并完成了试点课题的流程自动化设计和验证。

数据开放共享

构建了国内目标识别领域首个数据开放平台，将部分脱敏数据公开给生态用户查看或下载，实现了内部数据高效共享和开放交流。

算法流程自动化，助力人才建设

打造国内首个自动目标识别领域的开放数据算法大赛「空天杯」，实现了从算法提交、数据访问、算法运行到算法评测的全流程自动化，以此构建面向国防科研的数据开放平台和算法人才社区。