基本概念

在使用 Rise 智算平台控制台之前，建议先了解以下核心概念，它们贯穿算力申请、任务提交、服务部署与计费分析。

多租户模型

Workspace（工作空间）
    └── Project（项目 / Namespace）
            ├── Quota（资源配额）
            ├── Tenant DataStorage（租户数据存储）
            ├── Image / Repository（镜像）
            └── Model（模型）

• Workspace：租户边界，成员、配额、资源池分配都以工作空间为维度。
• Project：对应 Kubernetes Namespace，是任务、服务、数据集的实际归属。
• Namespace = Project name：权限判定以项目为粒度， admin 账号短路所有检查。

租户与算力资源的整体关系如下：租户下划分多个项目，项目可按共享池/独享池、按卡/按节点等方式使用底层异构算力节点：

算力资源层级

层级	作用
物理 GPU 卡	节点上的真实显卡，由 HAMi 设备插件纳管。
ResourcePool（资源池）	按共享/独享/超分模式组织显卡，可绑定到节点或单卡。
Flavor（规格）	定义 CPU/内存/架构/vGPU/算力百分比/显存，创建任务时直接选用。
Quota（配额）	工作空间/项目可用的资源上限，支持动态调整。

任务类型

任务	说明
容器实例（Notebook）	交互式开发环境，支持 Jupyter / VS Code / CloudShell / SSH。
训练任务（TrainingJob）	分布式训练，支持 PyTorch / TensorFlow / MPI / DeepSpeed。
微调任务（FineTuningJob）	基于 LLaMA-Factory，支持 LoRA / QLoRA / Full / PPO 等。
评测任务（EvaluationJob）	与微调任务 1:N 关联，支持 Auto-Eval 与 LLM-as-Judge。
推理服务（Inference）	模型在线服务，支持 vLLM / SGLang / MindIE / vLLM-Ascend。
自定义服务（CustomService）	通用 HTTP 长稳服务，基于 Deployment + Ingress。

数据与模型

• Dataset：多版本数据集，支持文件上传/下载/预览/编辑，ModelScope / HuggingFace Hub 导入。
• Model Repository：平台模型仓库，支持上架/下架、价格展示、一键部署。
• Model-X：大模型服务模块，包括模型广场、Playground、API Key 与个人用量。

网关与计费

• AiProvider（API 渠道）：外部模型渠道，支持 OpenAI / Anthropic / 智谱等协议。
• AiRoute（AI 路由）：模型谓词、路径谓词与上游渠道组合，支持降级与限流。
• Token 治理：用户应付视角，按 model / workspace / api_key 聚合。
• API 渠道成本：渠道成本视角，按 provider / upstream model 聚合。