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模型训练平台 LPai
LPai
定义
训练平台：任务编排、多机多卡调度、样本挂载（JuiceFS 等共享文件系统）、实验追踪、权重归档、模型注册。是「样本 → 模型」的转换器，也是 GPU 成本中心。
关键要点
- 平台能力看三点：排队时长、GPU 利用率、实验可复现率
- 与样本中心打通：样本 ID 直接挂载，避免手工传数据
- 共享文件系统（JuiceFS/Alluxio）决定跨机房读取效率，常是隐藏瓶颈
面试怎么答
讲「排队/利用率/可复现」三个指标，并说明样本如何挂载。
相关知识
- 训练平台 — 把「任务提交 → 数据挂载 → 分布式训练 → 日志监控 → 权重归档」做成自助服务。关键能力：多机多卡调度、断点续训…
- 样本中心与样本工厂 — 样本 = 基础文件的组合：基础文件含 TV 视频、PCD 点云、GPS、autolabel、manual_label …
- 系统全景（车云两段） — 车端：传感器（视频/CAN/Lidar）→ 编码解码管理系统（信号采集）→ 编码解码系统（trigger 触发录制）→…