【摘 要】
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2019年底新型冠状肺炎疫情在全球爆发,影响全球经济发展的同时也冲击着传统的教育模式。新型冠状病毒疫情防控期间,为响应教育部“停课不停教,停课不停学”的号召,各大高校纷纷开展线上教学。在线理论教学开展顺利,但工科类实验教学却遇到了困难。因此,本文基于大量资料分析现有AI实验教学中的重点、难点,着眼于AI实验平台现实需求,设计并实现基于Serverless架构的AI实验平台,也为今后各类工科实验教学
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2019年底新型冠状肺炎疫情在全球爆发,影响全球经济发展的同时也冲击着传统的教育模式。新型冠状病毒疫情防控期间,为响应教育部“停课不停教,停课不停学”的号召,各大高校纷纷开展线上教学。在线理论教学开展顺利,但工科类实验教学却遇到了困难。因此,本文基于大量资料分析现有AI实验教学中的重点、难点,着眼于AI实验平台现实需求,设计并实现基于Serverless架构的AI实验平台,也为今后各类工科实验教学的线上开展提供一种参考方案。针对实验环境搭建复杂、实验数据量大以及算法实现难度高等AI实验教学中的现实问题,本文提出基于Serverless架构提供AI实验服务。Serverless架构是一项新技术,所以目前市场上各类Serverless解决方案的实现方式都不同,没有统一的标准、没有广泛的应用案例使得Serverless技术难以推进。本文通过分析比较多个Serverless解决方案,最终决定:通过整合容器构建、工作负载管理、事件触发这三者来完成本平台Serverless架构设计,同时也为Serverless技术的落地提供一个可参考案例。本文采用Docker构建实验容器、Kubernetes框架完成平台工作负载管理、指定单击事件为触发事件,完成Serverless架构的搭建。并对AI实验平台做以下设计:将平台实验分为机器学习、自然语言处理、计算机视觉三类,针对三类实验分别制作Docker image为平台实验容器提供镜像;每类镜像中集成scikit-learn库以及交互式数据分析软件Jupyter notebook,完成海量人工智能基础算法与公用数据集的迁移;将平台管理模块与AI实验设计模块解耦,平台管理员只负责平台资源管理,简化平台管理员的工作;将AI实验设计权限下放给实验教学管理员,实验教学管理员可以随时随地根据自己的教学进度新增AI实验,提高平台的可扩展性;学生用户可以利用scikit-learn库里的海量算法与数据集完成实验,提高平台的易用性;平台基于Serverless架构实现实验容器的动态扩缩容,提高平台的多用户并发能力。
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