> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.siflow.cn/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 快速上手人工智能平台 > 了解首次使用人工智能平台的准备事项、典型使用路径和提交后检查方式。 本文按首次使用人工智能平台的常见路径组织，帮助您先确认运行范围、资源和资产，再根据目标进入开发训练、模型部署或通用服务发布。 ## 首次使用准备 | 准备事项 | 可以继续的条件 | | -------- | --------------------------- | | 确认租户与项目组 | 能访问本次工作需要的项目组和功能入口。 | | 选择区域与集群 | 计算资源、镜像、数据和模型能够在同一部署位置配合使用。 | | 检查计算资源 | 有目标资源池使用权、适用实例规格和所需额度。 | | 准备存储 | 输入目录可读，结果目录可写，重要文件有持久保存位置。 | | 准备运行内容 | 镜像可拉取；代码、数据或模型版本明确；启动参数已检查。 | | 定义最小验证 | 知道用什么样本、命令或请求判断本次运行成功。 | 首次使用建议先完成小规模验证：读取少量样本、执行少量训练步骤，或发送一个测试请求。确认资源、路径和依赖正确后，再扩大运行规模。 找不到资源或对象时，先检查租户、区域、集群、项目组和筛选条件；范围无误后，再请管理员核对权限。列表中的 **全部** 只改变筛选范围，不会增加访问权限。 ## 选择工作负载 按工作目标选择入口，再准备对应的资源和资产。 | 要完成的工作 | 选择 | 运行特点与完成标志 | | -------------------------- | ------------------- | ------------------------ | | 按单元格分析数据、试验算法。 | **JupyterLab 开发环境** | 通过浏览器交互；Notebook 能执行并保存。 | | 使用编辑器、终端或本地 IDE 开发工程。 | **VSCS 开发环境** | 通过浏览器或 SSH 连接；代码与依赖验证通过。 | | 运行长时间训练、微调或平台支持的批量作业。 | **训练任务** | 按启动命令执行；训练进度与持久输出符合预期。 | | 加载模型并持续响应推理请求。 | **大模型推理服务** | 配置模型、引擎及角色资源；实际请求通过验证。 | | 部署自定义 HTTP / gRPC 应用或容器服务。 | **通用服务** | 配置镜像、命令、端口和发布方式；服务端点可用。 | ## 典型使用路径 如果从开发调试开始，完整研发与服务路径通常会经过资源与资产准备、开发调试、训练与微调、模型产物确认、推理服务创建和服务请求验证。已有训练配置、已有模型或已有自定义应用镜像时，可以从对应阶段进入，不需要从头执行整条路径。 人工智能平台使用路径 > 完整路径表示常见工作衔接，不代表平台自动执行整条流水线。开发、训练和服务使用独立配置，交接时需要明确镜像、文件位置、模型版本和资源需求。 ### 调试代码并完成训练 适用于从数据探索、代码调试进入训练或微调的场景。 | 阶段 | 主要操作 | 交付给下一阶段的内容 | | ---- | ------------------------------------------ | -------------------- | | 准备输入 | 获取资源与存储授权，准备数据和镜像。 | 可读数据、可用镜像、独立输出目录。 | | 开发调试 | 在 **JupyterLab** 或 **VSCS** 中验证样本、依赖和启动命令。 | 固定的代码版本、依赖版本和运行参数。 | | 提交训练 | 配置任务类型、资源、挂载与命令。 | 可追踪的任务 ID、训练日志和运行记录。 | | 确认成果 | 检查训练进度、结果及 checkpoint；需要续训时验证恢复。 | 持久保存的结果、模型文件及复现所需配置。 | 同一份数据可以供不同任务使用，输出目录应按实验区分。正式长训练开始前，先验证 checkpoint 的保存与加载；仅开启平台重试，不能验证训练进度能否恢复。 参考文档： * [准备实例资源](../resources/prepare-compute-resources) * [创建和使用存储卷](../resources/create-and-use-storage-volumes) * [使用 JupyterLab 开发环境](../development/use-jupyterlab-development-environment) * [使用 VSCS 开发环境](../development/use-vscode-server-development-environment) * [创建训练任务](../training/create-training-tasks) ### 将模型部署为推理服务 适用于已有模型，或训练完成后需要对外提供在线推理能力的场景。 | 阶段 | 主要操作 | 完成检查 | | ------ | -------------------------- | ------------------- | | 准备模型 | 确认版本、权重、tokenizer、配置及存储位置。 | 目标环境可访问完整文件。 | | 选择执行方案 | 选择兼容引擎，配置当前支持的部署方式和角色资源。 | 角色资源与模型、并行参数相匹配。 | | 创建服务 | 配置模型来源、端口、探针、访问方式及所需容量。 | 目标实例就绪，模型加载完成。 | | 验证并接入 | 获取实际端点，测试协议、鉴权和模型标识。 | 响应内容、错误率、延迟和吞吐满足要求。 | 训练得到的 checkpoint 可能需要按引擎要求整理或转换，完成后再用于部署。扩大服务容量前，应区分单副本装不下模型，还是现有副本的请求处理能力不足。 参考文档： * [注册和管理自定义模型](../models/register-and-manage-custom-models) * [推理服务概述](../inference/inference-services-overview) * [创建大模型推理服务](../inference/create-llm-inference-services) * [测试大模型推理服务功能](../inference/test-llm-inference-service-functionality) ### 发布自定义容器应用 适用于已经容器化的业务 API、自研推理服务、检索服务、OCR 服务或其他 HTTP / gRPC 应用。 | 阶段 | 主要操作 | 完成检查 | | ---- | ------------------------ | ------------------- | | 准备应用 | 构建固定版本镜像，明确命令、监听端口和外部依赖。 | 镜像在目标集群可拉取，应用可启动。 | | 创建服务 | 配置副本、资源、存储、探针与网关。 | 目标副本就绪，所需依赖可访问。 | | 验证请求 | 使用实际端点发送测试请求。 | 路径、鉴权和业务响应正确。 | | 发布变更 | 按团队流程直接更新或灰度放量，保留回退版本。 | 新版本稳定后，再按发布流程清理旧实例。 | 发布前核对新旧版本并行运行所需的额外容量。有状态应用还需确认数据兼容性；应用版本回滚不恢复已经修改的数据。 参考文档： * [构建自定义镜像](../images/build-custom-images) * [同步镜像到其他集群](../images/sync-images-across-clusters) * [创建通用服务](../inference/create-general-inference-services) * [管理通用服务](../inference/manage-general-inference-services) ## 提交后如何确认结果 页面提示提交成功，只表示平台接受了创建或变更请求。继续确认以下结果，判断任务或服务是否真正达到预期。 * 配置和申请记录与预期一致。 * 资源已完成调度，目标实例或副本进入可用状态。 * 日志中没有镜像拉取、存储挂载、启动命令或模型加载异常。 * 输出文件、checkpoint、服务请求或性能结果符合本次目标。 如果任务或服务未按预期运行，请根据发生阶段查看对应模块的排查文档；联系平台支持时，提供对象链接与 ID、区域、集群、项目组、发生时间、预期结果和脱敏错误信息。