CubeAI-v3入门教程：环境配置与部署实践

CubeAI-v3是一款集成了在线训练、模型发布、部署以及人工智能能力可视化的综合性AI平台。它由Tengfei Liu开发并托管在GitHub上的Cube-ai仓库：<https://github.com/cube-ai/cubeai>。CubeAI的设计旨在支持高效且可扩展的AI项目开发，特别推荐在Linux环境下运行，如Ubuntu 16.04 LTS，要求至少4个核心CPU、16GB或32GB内存，以及100GB硬盘空间。推荐使用Python 3.5.2或更高版本。 CubeAI的开发环境配置包括 Traefik、Portal（可能是用户界面）、Consul等组件。对于部署测试，平台支持Ingress和使用Minikube或Istio进行服务网格管理。此外，还涉及模型实例化、CubeAI Web APP的Kubernetes和Istio部署，以及通过GitLab、Jenkins进行DevOps管理和浏览器访问。建议的安装步骤包括通过apt安装Git，下载并安装Node.js 8.10.0版本。 具体操作流程如下： 1. **安装基础环境**： - 使用Linux 16.04 LTS，安装Python 3.5.2及以上版本。 - 安装Node.js，可以从官方下载页面获取安装包，并将其解压至`opt`目录。 2. **部署工具**： - Traefik门户和Consul用于服务发现和负载均衡。 - Docker Compose用于容器编排和部署。 3. **开发与调试**： - 通过Traefik门户和Consul进行应用管理和监控。 - 使用Docker Compose构建和调试应用程序。 4. **部署测试**： - 使用Ingress来实现外部流量的统一入口。 - 通过Minikube或Istio进行微服务架构的部署和测试。 5. **模型实例和API**： - 实例化CubeAI的ML/DL模型，并通过Kubernetes部署API服务。 6. **DevOps流程**： - 利用GitLab进行代码版本控制，Jenkins实现持续集成和部署。 - 通过浏览器访问CubeAI Web APP进行产品管理和测试。 7. **产品部署**： - 将Web应用部署到Kubernetes集群，可能使用nginx作为反向代理。 - 配置环境以确保所有依赖项都已正确安装。 CubeAI-v3是一个综合性的AI开发平台，提供了从环境配置到模型部署、DevOps管理和Web应用部署的一站式解决方案。在使用时，务必遵循官方文档和推荐的配置指南，以充分利用其功能并优化开发体验。