以大模型、生成式人工智能为代表的人工智能技术在全球引起广泛关注，亦成为催生教育变革的重要力量。

中小学人工智能教育逐步推进，但实施过程中仍然面对诸多挑战。如何更广泛、高质量地开展中小学人工智能教育，成为当下我国教育改革创新的重要命题。九州未来亓绚AI教培一体机应运而生。

九州未来亓绚AI教培一体机，集成了超强算力与开箱即用学习环境的一站式教育解决方案，保障私域数据安全，用户友好的UI界面，零知识门槛开箱即用，助力中小学教育与人工智能深度融合，落实在真实的教育场景中，让人工智能在一线中小学的教育过程中用起来、见成效！

01六大核心功能

九州未来亓绚以快速构建校级AI实训实验室为目标，打造AI教培一体机（单机&集群），带来六大核心功能：

（1）开箱即用的AI教学&实训环境

针对硬件设备难以布置和训练环境配置繁琐的问题，开箱即用的AI+大模型教培一体机提供了：

• 算力自动配置：基础GPU算力并自动部署操作系统，克服用户购置和配置硬件设备上的困难。

• 极速初始化：无需费时费力地进行繁琐的环境配置和环境搭建，只需插入U盘，即可在15分钟内实现环境初始化。

• 云生态虚拟化：与Animbus及K8S云生态无缝对接，提供更高层次的虚拟化支持，确保用户独享独立的实验环境。

（2）最小单元GPU算力切分

允许服务器上的GPU资源被动态地切割和分配给不同的实训终端，实现服务器资源对终端的最大化算力资源支持。目前，单服务器（8卡GPU）最多支持64个独立GPU实训终端。

（3）内置多个深度学习框架和多个IDE集成环境

• IED集成：集成不同IDE环境，如Vscode、Jupyterlab等，不仅提供丰富的功能和工具，还与GPU算力切分功能完美配合，为用户提供灵活多样的训练环境。

• 多个深度学习框架：内置不同的深度学习框架，如：Paddlepaddle、Keras和XEdu，便于用户选择合适的深度学习框架，提高教学与实训效率。

（4）教学资源与教学秩序管理

针对不同账号资源管理、调度分配、账号安全性、独立性等难题，AI+大模型教培一体机提供了：

• 算力资源统一调度：账户统一管理，算力资源统一调度。为用户提供统一资源分配调度功能，轻松管理不同账户并分配资源，灵活调度算力，从而确保每位用户都能够获得足够的资源支持。

• 教学透明化：教师可通过资源环境管理功能跟进学生的学习进度和实操情况。支持远程排查学生碰到的疑难问题，直接进入实验环境，远程实操，与学生进行即时沟通和协作，解决学生在学习过程中遇到的问题。

（5）自动分发、更新AI课程课件

为教师提供便捷的课程课件版本管理功能，无需耗费大量时间来手动分发和更新课程资料。系统实时将更新的课程资源分发到不同账户的容器中，保障所有终端及时获取最新的教学内容。避免教学资源版本混乱及使用错误。

（6）大模型专家辅教

利用AI大模型构建AI专家辅教系统，24小时与学员进行知识互动交流，随时随地为学员提供答疑、示范等学术指导。

• AI知识自助问答：支持大模型召回的方式提供教辅材料自助问答查询，允许用户上传文件，利用RAG技术进行知识库问答，更加针对性、准确性的解决教师的问题。

• 教学样例代码：以课纲课件等约束条件为上下文，通过大模型自动生成相匹配的教学样例代码，标准化教学质量。

支持多种大语言模型：包括ChatGLM2-6B、QW7B等，用户可以根据自身需求选择合适的模型，从而更加精准地获取答案。

02丰富应用场景

场景一：15分钟内教师自助完成AI教学实训环境搭建

在搭建人工智能一体机教学环境前，教师只需将完整的镜像（ISO）烧入到U盘中，无需担心复杂的依赖环境安装问题。

接下来，将U盘插入裸服务器或主机进行ISO的初始化，即可在15分钟内完成人工智能教学实训的搭建。

一旦搭建完成，便可立即开始AI课程的教研活动，可以轻松地展示AI模型的运行过程，让学生们直观了解AI的工作原理。同时，教师还可以根据课程需要，随时调整实训环境，确保教学内容与课程目标紧密贴合。

场景二：透明化实操进度，远程辅导学生排查实验困难

通过专门设计的管理端界面，教师能够轻松进入到为每个学生创建的个性化账号中，与学生共享大模型一体机的操作界面。

当学生开始实验操作或学习大模型相关课程内容时，他们的每一步操作都可以实时同步至管理端。无论是模型训练进度、参数设置还是代码编写，教师都能即时掌握，从而准确评估学生的学习进度和理解程度。

如果发现学生在实验过程中遇到困难，教师可以远程登录学生的环境，一对一排查出现的问题，与学生进行即时沟通，确保学生能够在最短时间内找到问题所在并加以解决。

场景三：状态数据持久化，支持课程实验“断点续学”

在数据处理方面，设备具备两大核心功能——课程实验状态数据持久化和“断点续学”特性，极大地提升了学生的学习体验和教学效果。

AI教培一体机实现了算力和存储的分离，当一个学生训练结束后关闭容器，设备将自动释放算力资源，同时他们的实验数据仍然会被安全地保存在设备的持久化存储中。

当学生需要继续进行学习时，只需重新分配算力资源，即可加载之前的实验数据，从而能基于上次的进度继续训练。

这种教学应用场景的引入，让学生可以在任何时间、任何地点进行学习，无需担心数据丢失或进度中断的问题。同时，这也为教师提供了更多的教学可能性。他们可以根据学生的学习进度和实验数据，制定更加精准的教学计划，提供更加个性化的辅导和支持。

场景四：在线 “大模型助教”，支持问答式学生指导

大模型教培一体机，作为一位“智能在线助教”，凭借其内置的大模型知识库功能，为教学注入新活力。

面对教师：

• 教学内容自动生成：大模型可以学习大量的教学资源和教学经验，自动生成符合要求的教学内容。例如，可以根据教学大纲和教学目标，自动生成教案、课件和教学报告等，从而减轻教师的教学负担，提高教学效率。

• 教师培训与发展：大模型可以模拟教学场景，为教师提供教学案例和教学策略等，帮助教师提升专业素养和教学能力。同时，大模型还可以对教师的教学过程进行数据分析和反馈，帮助教师发现自身的不足，并进行针对性的改进。

面对学生：

• 课件文档知识点提取与学习：大模型知识库可以处理和分析课件文档，通过自然语言处理（NLP）技术提取其中的关键知识点。学生可以利用这些知识点进行有针对性的学习，快速掌握课程的核心内容。

• 智能辅导与答疑：大模型可以为学生提供智能的作业辅导服务。通过对课程材料的学习，大模型可以对学生提出的问题进行实时解答，并提供针对性的学习建议。

03开源共建易用实践平台

开源已经成为推动AI教育创新和普及的重要动力。在实现技术创新与应用实践的同时，九州未来亓绚秉持拥抱开源、回馈社区的初心，更致力于建设开源开放的AI教育生态。

九州未来亓绚联合全国师范生人工智能教育共同体发起OpenHydra开源项目，在华东师范大学、华南师范大学、中国儿童中心儿童人工智能教育研究院、中国电子学会现代教育技术分会、上海开源信息技术协会、上海白玉兰开源开放研究院、温州大学元宇宙与人工智能研究院、NOAI组委会、虚谷计划组委会等共同参与支持下，面向AI教培领域，致力于以开放、开源、共创模式，为中小学AI教育提供一个易用的实践平台。OpenHydra开源项目提供教培体系、实训环境、算力软硬件等教培赋能方案，为塑造教育发展新优势、加快推进教育强国建设提供有力支撑。

欢迎加入OpenHydra开源项目进行共创，助力人工智能教育事业发展：

• Github地址：https://github.com/openhydra