1、算法团队在使用 GPU/CPU 资源、账号及队列时往往缺乏统一视图，导致资源争抢或闲置。项目通过可视化手段，解决资源分配不透明、利用率低的问题。
2、在传统模式下，模型的参数调整、样本选择、代码版本分散，导致实验结果难以复现。该项目旨在建立一个标准化的实验录入与追踪系统，将“场景-样本-模型-参数”绑定，确保实验的可追溯性。
3、算法工程师通常需要手动导出多个模型的指标进行比对，耗时且易错。项目旨在解决多模型训练结果的自动化整合与直观对比问题，加速模型选型。
4、统一全生命周期管理、提升团队协作效率。
1、样本管理（增删改查）、模型管理、场景资源管理、审核管理等。
2、新建模型-选择模版（固定节点）-编辑模型内容（通过画布）。
3、画布可视化操作、节点连接、节点内配置、节点间输入输出、画布状态（启动、停止、克隆、失败等）等等
4、低代码形式对画布节点参数进行后端数据控制
1、负责全部内容的开发与测试验证，
2、使用技术栈vue3、ant-design、vuex、codediff、echarts、antv-x6、codemirror、xlsx
3、在实现实验画布的整个过程从0开始使用antv-x6+ant-design构建
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