# AlgoForge

**Repository Path**: noahcbt/algo-forge

## Basic Information

- **Project Name**: AlgoForge
- **Description**: 一个面向模型管理、弹性计算与端云协同的AI全栈平台。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-16
- **Last Updated**: 2025-06-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Server, Algorithm

## README

# AlgoForge: AI 智算与部署平台
一个面向模型管理、弹性计算与端云协同的AI全栈平台。



## 1. 项目简介
AlgoForge是一个 AI 智算平台，旨在统一管理多模型、多镜像及多算力资源，提供以下核心能力：  
- 统一纳管 ：支持多模型、多容器镜像及异构算力资源的统一调度与管理。  
-  高性能推理 ：提供高并发、低延迟的在线推理服务，并支持海量数据的批量推理。  
-  端云协同 ：实现边缘端与云端的无缝协同，支持一键部署边缘推理节点。  
-  AI 全栈生态 ：整合计算、分析与存储能力，构建端到端的 AI 应用开发环境。

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##  2. 核心功能模块   

###  2.1 弹性集群纳管（ECM）  
-  功能定位 ：管理内网环境下的服务器资源（裸金属服务器或虚拟机），支持 root 权限的远程操作。  
-  关键子模块 ：  
  -  计算节点纳管 ：
- 支持训练节点（高算力 GPU 配置，单机单卡 / 多卡、多机多卡）。
- 支持推理节点（单机单卡、多点分布式部署）。  
  -  存储节点纳管 ：
- 提供大容量存储空间，用于存放 Docker 镜像、模型文件及数据集。  
  -  运维管理模块（OM）：
- 统一监控服务器状态（如 CPU / GPU 使用率、磁盘空间）。
- 支持资源分配策略配置（如训练任务优先分配高算力节点）。  

###  2.2 容器镜像服务（SWR）  
-  功能定位 ：集中管理 AI 服务的容器镜像，支持跨网络环境的镜像分发。  
-  工作流程 ：
1. 在外网节点构建镜像。
2. 将镜像导入内网服务器。
3. 运行时从 SWR 拉取镜像并启动服务。  

###  2.3 AI 应用平台   
-  功能定位 ：通过预训练模型和部署套件，快速搭建 AI 应用。  
-  核心组件 ：  
  -  AI 使能应用 ：  
    -  激活新能力 ：例如为终端设备添加智能搜索功能（支持文档、图像、语音多模态）。  
    -  提升效率与体验 ：通过平台级 AI 赋能，优化传统设备性能（如智能客服、智慧搜索）。  
    -  推动创新 ：支持自动驾驶网络、工业质检等场景的 AI 技术落地。  
  -  模型部署套件 ：
- 提供工程化模板，整合训练、推理与部署流程，支持一键生成可对外服务的 AI 应用。

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##  3. 项目结构 
```
AlgoForge/
├── docs/                # 技术文档（API 说明、用户手册）
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── ecm/             # 弹性集群纳管模块
│   ├── swr/             # 容器镜像服务模块
│   └── ai_platform/     # AI 应用平台模块
├── scripts/             # 部署与自动化脚本
├── tests/               # 单元测试与集成测试
└── README.md            # 本文件
```

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##  4. 快速开始   
###  4.1 环境要求 
    - Python 3.8 +
        - Docker 20.10 +
            - Kubernetes（用于集群管理，可选）  

###  4.2 安装与运行 

- 在Linux/MacOS上，导航到`./scripts`目录并运行：
```
chmod +x setup.sh  # 确保脚本可执行
./setup.sh
```

- 在 Windows 上，导航到 `./scripts` 目录并运行

```
setup.bat
```
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/your-org/AlgoForge.git
cd AlgoForge

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动平台（示例：本地开发环境）
docker-compose up -d
```

###  4.3 功能示例   
-  ECM 模块 ：通过 OM API 注册一台计算节点。  
-  SWR 模块 ：使用 CLI 推送 / 拉取容器镜像。  
-  AI 平台 ：通过部署套件快速部署一个图像分类模型。

### 4.4 requirements 更新

```
pip install pipreqs

pipreqs . --encoding=utf8 --force
```
---

##  5. 开发计划   
| 阶段 | 时间节点 | 交付成果 |  
| ---------------| ----------------| -----------------------------------|  
|  阶段 1     | 2025-05 - 17 | 完成项目报名（提交基础材料）      |  
|  阶段 2     | 2025-05 - 21 | 实现核心功能（ECM、SWR、AI 平台） |  
|  阶段 3     | 2025-05 - 24 | 预答辩准备（演示视频 + PPT）      |

    ---

##  6. 协作与贡献 
    1. Fork 本项目仓库。
2. 创建特性分支（`git checkout -b feature/new-feature`）。
3. 提交代码变更（`git commit -m 'Add xxx 功能'`）。
4. 推送分支到远程仓库（`git push origin feature/new-feature`）。
5. 提交 Pull Request。

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##  7. 许可证 
    本项目采用  MIT 许可证 ，详见[LICENSE](LICENSE) 文件。

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##  8. 联系方式   
-  团队名称 ：[你的团队名称]
    -  邮箱 ：[cheng1318053457@163.com]
        -  项目主页 ：[可选：项目官网或演示链接]