人工智能传授教化实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟扮装备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集群设备的自动管理和调度，以Yarn为核心，构建了资源管理系统，实现打算任务的智能调度与冲突折衷。
一个根本平台的生命力，有赖于系统的根本支撑能力与对外做事能力。
在面向人工智能打算需求的培植开拓上，必须要考虑如何开拓组织系统对外做事的能力。
而人工智能研发需求的两个基本要素便是打算和数据。
因此，本系统也着眼于组建根本打算能力和根本数据处理能力。
在打算能力培植中，系统将传统人工智能打算方法与打算模型、当前盛行的人工智能打算模型与框架，完美地融入了全体系统的打算模块中，并且与底层的硬件管理与打算资源的调度，完美地结合在一起。
在数据能力的培植中，系统将自建一套以非构造化数据的标记洗濯，构造化数据的洗濯为紧张内容的数据处理系统。

在系统底层硬件管理上，支持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通用或专用打算硬件，实现对主流打算硬件的即插即用。
在打算集群的设置上，每每也是分布式的，打算集群可以分布在不同机房中，不受空间限定，是人工智能传授教化实训平台在底层硬件管理上的特点。

在系统最核心的调度算法上，通过系统自身构建的智能化调度策略，针对不同的打算框架和机器学习方法，系统自动分配相应的打算资源，包括处理器数量、内存数量，使打算要求与打算资源的利用达到最优匹配，提高打算资源的利用效率，降落单位韶光的运行本钱。
同时，当用户发起打算要求时，系统会根据用户间隔打算中央的“间隔”,自动将用户的要求适配到间隔用户最近的打算集群上，以便用户可以更快速地获取打算结果，提升用户的打算体验。

在传授教化管理方面，平台自带人工智能课程推举功能，可为学生供应个性化课程推举及AI课程助手，助力学生定向就业。
还可以通过大数据剖析，自动天生学业报告，为学生就业供应桥梁，并作为西席传授教化的得力助手，为高校的学生能力培养及西席的事情供应强有力的支持。

综上所述，人工智能实验报告体系下包含了：操作系统、编程措辞、Python数据处理、机器学习、数据剖析、数据挖掘、深度学习、打算机视觉、自然措辞处理等诸多方面，该报告环绕一个内容展开了多方面知识的学习，与现在教诲办法同等，保留了师生们传统的学习授课方法。
不仅如此，为知足学校的已有的课程传授教化资源，老师可以自定义实验内容及实验镜像，将文本类、实操类、***类课程上传到传授教化平台上知足传授教化需求。