产品 / 面向 AI 开发者
DevSpace
正式版几秒钟内启动配备 GPU 的 Jupyter 或 VS Code 环境,闲置时自动关停。
DevSpace 为 AI 与数据科学团队提供基于 Kubernetes 的自助开发环境。用户选择模板和硬件(整卡或 MIG 切片),即可创建配备持久存储和依赖库的隔离环境,并通过文件浏览器选择挂载子目录。每个环境内置 oauth2-proxy 边车容器,仅所有者和获授权的同事可以访问。系统持续检测 IDE 活动,闲置时将环境缩容至零、保留状态,并释放 GPU。用户也可通过平台 SSH 网关使用 scp、端口转发和编辑器远程开发功能,密钥与令牌统一在 ConsoleX 中管理。
产品规格
- 版本
- v1.7.3 — 正式版
- IDE
- Jupyter · VS Code · Marimo · Streamlit · Gradio · Deepnote — 可通过 CRD 扩展
- 隔离
- 每个环境配备独立 oauth2-proxy 边车容器 · NetworkPolicy · 指定用户共享
- 闲置
- 活动探针边车容器 → 缩容到零或删除
- 加速卡
- 整卡与 MIG 切片作为各自独立的资源展示并计入配额
- 接入
- 平台 SSH 网关 · ConsoleX 签发、带 devspace 作用域的 taip_ 令牌
- 语言
- English · 简体中文(界面与文档)
使用示例
通过示例了解用法。
无需专用 SDK,也无需重写客户端。 DevSpace 可直接与现有工具对接。
# 从笔记本电脑通过平台 SSH 网关连接 GPU 环境
$ ssh alice+env=jupyter@gateway.intra.example
(jupyter) $ nvidia-smi --query-gpu=name --format=csv,noheader
NVIDIA A100-SXM4-80GB
# 闲置 2 小时 → 缩容到零,PVC 保留,GPU 回到资源池▌ 支持 Shell、scp、sftp 和端口转发,使用 ConsoleX 中登记的密钥认证。所有工作空间共用一个网关,无需使用 kubectl。
核心能力
DevSpace 的主要功能
统一提供 Notebook、IDE 与应用环境
预置 Jupyter、Marimo、Streamlit、Gradio 和 VS Code Server。新增 IDE 时只需编写 EnvironmentTemplate 资源,无需修改代码或重新部署控制器。
独立环境与访问控制
每个环境使用独立的 StatefulSet 和 oauth2-proxy 边车容器,仅所有者和获授权的同事可访问 IDE,即使他人获得 URL 也无法访问。NetworkPolicy 限制其他访问路径,仅允许追加的审计日志记录每次操作。共享权限按环境授予,界面会明确提示:获得 IDE 访问权限的用户可使用环境所有者的身份执行代码。
闲置自动关停,释放 GPU
活动探针检测 Jupyter 内核的实际活动。环境闲置后,可按管理员设置缩容至零并保留状态,或直接删除。保留的环境可在数秒内重新启动,无需重新开通。
Web 终端与 SSH 统一接入
可在浏览器中打开 Shell,或通过 ssh user+env=名称@gateway 连接同一 Pod。支持 scp、sftp、ssh -L 和 VS Code Remote-SSH。SSH 公钥仅需在 ConsoleX 个人页面登记一次,API 使用带 devspace 作用域的平台 taip_ 令牌认证。
通过文件浏览器选择挂载目录
通过文件浏览器选择工作空间 PVC 的挂载子目录,减少手动输入路径的错误,也可同时挂载其他 PVC。需要重建环境时可使用“重启”操作;修改共享名单不会中断当前会话。
工作原理
从模板到运行中的 IDE,只需数秒。
- 步骤 01
选择模板
选择 Jupyter、Marimo、Streamlit、Gradio、VS Code,或平台团队提供的自定义 EnvironmentTemplate。
- 步骤 02
获得隔离环境
DevSpace 创建包含存储、依赖库和 oauth2-proxy 边车容器的 StatefulSet,默认仅所有者可访问。
- 步骤 03
闲置即缩容到零
IDE 闲置后,DevSpace 自动停止环境并保留状态,或按配置删除环境,释放 GPU 资源。
适用团队
适合哪些团队
- 在 GPU 上做原型开发的数据科学家
- 共享有限算力的研究团队
- 不想再维护零散 Notebook 服务器的平台团队
搭配使用
其他开发者产品
ConsoleX
正式版登录即可获得独立的 Kubernetes 工作空间,无需 kubectl 或人工开通。
首次通过单点登录(SSO)访问时,系统自动创建隔离的命名空间,配置配额、网络策略、存储和 Web 终端,并持续同步配置。ConsoleX 还统一提供平台令牌、SSH 网关和由集群分发的 taip 命令行工具。
了解更多TrainX
正式版通过模板或项目配置提交训练作业,由 Kubernetes 统一运行。
支持两种作业配置方式:根据模板自动生成表单,或通过项目中的 trainx.yaml 声明运行要求、使用平台提供的镜像。提交前实时校验配额,运行时提供日志、进度、MLflow 记录和断点恢复,训练产物可继续用于评测或部署。
了解更多ModelSphere
正式版自有环境中的 Hugging Face Hub,设置一个环境变量即可连接现有客户端。
自托管的模型与数据集仓库,兼容 Hugging Face 协议,支持 transformers、datasets、huggingface-cli、git-lfs 和 Xet。Web 界面提供模型卡、数据集分页浏览和文件历史,并内置 OIDC 认证、审计、配额及公共 Hub 缓存。
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