大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务

竞价公告(JJ22101310593629)

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说明：各有关当事人对竞价公告内容有异议的，可以在竞价截止时间前通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

采购单位：广东开放大学（广东理工职业学院）

联系人：蔡斌

联系电话：17728195887

E-mail：无

传真：无

联系手机：无

邮编：无

质疑电话：020-87253411

平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com

项目名称：

大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务

竞价编号：

JJ22101310593629

采购类型：服务类

开始时间：2022-10-17 09:44:08

项目预算(元)：350,000.00

结束时间：2022-10-21 10:00:00

一、基本信息

竞价编号：JJ22101310593629
项目名称：大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务
项目预算(元)：350,000.00	报价方式： 总价报价
采购单位：广东开放大学（广东理工职业学院）	联系人：蔡斌
最少报价家数：3	联系电话：17728195887
联系手机：无	电子邮箱：无
异议反馈：020-37619972；jycg001@qq.com
开始时间：2022-10-17 09:44:08	截止时间：2022-10-21 10:00:00
邮编：无	平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com
采购类型：服务类	开始时间：2022-10-17 09:44:08
项目预算(元)：350,000.00	结束时间：2022-10-21 10:00:00

二、资格条件

资格条件：1、供应商须是国内合法注册的企业，本项目不接受联合体参加投标。 2、报价时提供如下材料的扫描件（通过系统上传附件功能上传），没有上传或上传文件模糊难辨的视为无效报价：①提供营业执照扫描件；②项目技术开发经验：供应商需有技术开发服务经验，并提供至少2个技术开发项目的合同（能看清双方公章）扫描件。

三、商务要求

付款方式：合同签订后中标供应商支付5%的履约保证金，向采购人提供有效全额的发票，采购人在10个工作日内支付全额。验收合格之日起中标供应商无违约行为，则一年后采购人无息退还5%的履约保证金给中标供应商。

交付时间： 签订合同后15天送货。

交付地址： 广州市越秀区下塘西路1号。

质保期及售后要求：（1）成交供应商负责对本项目提供合同期内维护，自验收通过之日起一年内，实行免费全保服务。 （2）软件一旦出现问题时，成交供应商提供远程技术服务和现场技术服务。远程技术服务以电话、传真、Email等方式提供7*24小时响应，安排专业技术人员在1个小时内响应采购人问题，2小时内给予明确答复并提供解决方案。对于现场技术服务，安排工程师在8小时内到达现场提供服务。对于不能及时修复的运行服务，成交供应商负责提供在24个小时内予以解决的方案。 （3）培训：成交供应商依据采购人的实际情况制定培训计划，采用集中培训与专项指导两种方式。

其他要求：1、报价人所报价格应为最终交货价，应包含一切费用：安装费（含人工及安装所需耗材及工具）、培训费、税费、运费、搬运费、保险费、附属材料及配件费（含安装调试费、相关材料及配件）以及招标代理费和维护期内服务费等。 2、验收要求 （1）项目完工之日起3个工作日内，成交供应商申请验收，由采购人组织验收工作。 （2）采购人有权对成交供应商检验与测试过的软件进行检验和测试，以确认服务能否符合规定的目标与要求。验收时须提交项目的使用手册、培训资料以及源代码，并且须配合我方开展源代码的验证和测试工作。 （3）成交供应商负责在项目验收时将软件系统的使用手册、培训资料等过程文档交付用户单位。

报价人资格条件：1、供应商须是国内合法注册的企业，本项目不接受联合体参加投标。 2、报价时提供如下材料的扫描件（通过系统上传附件功能上传），没有上传或上传文件模糊难辨的视为无效报价：①提供营业执照扫描件；②项目技术开发经验：供应商需有技术开发服务经验，并提供至少2个技术开发项目的合同（能看清双方公章）扫描件。

备注：

各有关当事人对竞价成交结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

四、技术要求

项目名称：大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务

产品信息

序号	标的名称	数量	单位	品牌	产品类别	型号	是否限定品牌	技术要求
1	大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务	1.00	套	*	否	标注有★号的条款必须实质性响应，负偏离（不满足要求）将导致报价无效。 大数据人工智能科研支撑管理平台高效管理各类硬件设备，全方位支撑科研实验高效落地，创新科研工作协同的实施流程，开辟硬设备和软数据协同的精准管理新思路，提供以科研需求为目标的多类运行环境，无缝融合多维度行业数据和算法知识资源，支持硬件设备的弹性扩展，从而形成真正意义上的一站式全流程的科研实验场景解决方案。将已有的各类硬件资源（CPU、GPU、内存、存储设备）进行统一的整合与优化，搭建成为一个方便使用的研发、试验、以及分析的科研集群平台，提供多种研发环境与试验环境，并且可以按需定制、支持硬件资源的弹性扩展，从而提高科研生产效率，同时，可多人协同开发，方便团队多人协同攻关，加速科研开发落地。 1、具有科研项目与运行环境管理功能： 1）用户以项目的方式组织管理科研工作，平台提供全流程项目管理体系，包括项目发起、项目参与、项目成员、项目文档、项目数据、项目成果物等。 2）用户以独立工作台的方式开展具体的科研工作，平台提供独立的用户工作空间，用户可独占预置配额的GPU、CPU、内存、硬盘等计算存储资源。 ★3）用户可以在浏览器端以web VNC的方式使用Eclipse、PyCharm、IDEA等常用桌面IDE开发环境。 4）平台提供JupyterLab Web开发环境，支持多语言核心包括Python3、Python2、R、Java、Scala等常用人工智能开发编程语言。 ★5）在相应的工作台运行环境下，用户可在图形化模式、命令行模式和客户端模式之间无缝切换，以满足不同的工作习惯或工作阶段，对不同环境形态的多样化需求。在客户端模式下，支持用户自定义构建注册文件，可实现在浏览器端直接打开VNC桌面客户端应用程序。 2、具有科研过程协作管理功能： ★1）用户针对web VNC类型工作台可以在科研小组内部进行共享屏幕，以方便组内科研人员同步协调工作内容和统筹IDE开发过程。 ★2）用户针对web VNC类型工作台可以在科研小组内部发起远程协助，当科研人员遇到无法独立解决的各种疑难问题时，可以对组内人员发起远程协助，通过远程协助点对点的直观沟通，可以高效快速解决问题，有效推动科研工作进展。 3、具有科研镜像资源管理功能： 1）平台提供镜像资源管理，用户可以基于系统镜像制作自定义镜像，可以对自定义镜像进行编辑、保存、另存为和删除等基础操作。 2）用户可以基于平台提供的内置镜像仓库，将用户本地自有的镜像资源装载到平台之上统一管理使用。 ★3）用户可以在镜像环境层面对AI算力进行统一规划，可以通过动态分配，在指定具体的显卡数量范围后，由平台算力调度引擎智能分派计算任务；也可以通过指定分配，在明确指定某台主机下的某些显卡后，平台算力调度引擎将在指定的GPU显卡范围内分派计算任务。 ★4）用户可以在镜像环境层面对集群模式进行统一规划，用户可在平台限制的最大节点数范围内，对镜像环境的集群节点启动规则进行调配，包括节点数量和节点主机名等。 4、具有科研数据集与共享管理功能： 1）平台提供公共数据集，用户在科研过程中可直接引用数据存储地址来方便快捷地使用数据。 2）公共数据集总体量不少于10GB，且数据文件总数量不少于100个，行业类别不少于5类。 3）平台提供对公共资料、项目资料、私有资料的统一管理入口。 ★4）平台提供基于FTP的大体量数据文件管理，实现基于FTP客户端的断点续传，以及FTP用户和访问权限的统一管理，所有FTP用户和登录用户保持一致，且FTP服务可触达范围，严格锁定在用户私有文件夹内，确保数据资源和存储空间的安全可靠。 5、具有科研案例算法库管理功能： 1）平台提供大数据和人工智能经典应用案例与常用算法模型，主干代码内容须包含开发注释。 2）算法模型类型包含但不限于经典数据治理算法、统计分析算法、机器学习算法、深度学习、自然语言、机器视觉等。 3）平台可在线预览常用代码格式文件，包含但不限于.ipynb,.py,.java,.scala,.R,.sql,.js,.json,.css,.html,.jsp,.yml等后缀代码文件。 4）用户可针对应用案例和算法模型的代码文件复制引用路径，并直接在科研项目环境中引用，也可下载使用代码文件。 6、具有科研环境资源监控管理功能： 1）平台提供对用户工作环境运行状态和GPU、CPU、内存等系统资源使用情况的监控管理。 ★2）用户可以对所有服务器GPU设备使用情况进行总览，用户可通过切换不同的主机，来查看每台主机上GPU设备的资源消耗占比分布，包括最高占比、最低占比，以及平均占比等。 ★3）用户可以查看每块GPU显卡上的实时运行进程，以及每一个进程对整体显存的消耗占比，为用户决定进程的生命周期提供数据参考。 4）平台管理员可以对所有用户科研过程中产生的运行实例的生命周期进行管理，以酌情释放资源占用，调配不同的科研进程，平衡全局资源调度。 7、具有硬件基础设施的管理功能： ★1）平台支持与kubernetes容器管理软件共同部署运行，通过共享底层Docker服务、上层业务逻辑隔离的方式，与现有的其它业务系统共享物理服务器，以支持物理资源共享和复用。 ★2）平台支持灵活的调度管理规则，可灵活调度科研环境（容器）到指定服务器： a）可根据各服务器的CPU、内存、存储等资源利用率，均衡调度科研环境，避免数据和资源倾斜； b）支持CPU、GPU服务器并行，且支持多服务器、多类型GPU并存，可根据调度规则，灵活分配科研环境的GPU资源； 8、功能完备，验收时须提交项目的源代码，并且须配合我方开展源代码的验证和测试工作。 其他规格配置要求详见《大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务技术要求书》
技术要求：标注有★号的条款必须实质性响应，负偏离（不满足要求）将导致报价无效。 大数据人工智能科研支撑管理平台高效管理各类硬件设备，全方位支撑科研实验高效落地，创新科研工作协同的实施流程，开辟硬设备和软数据协同的精准管理新思路，提供以科研需求为目标的多类运行环境，无缝融合多维度行业数据和算法知识资源，支持硬件设备的弹性扩展，从而形成真正意义上的一站式全流程的科研实验场景解决方案。将已有的各类硬件资源（CPU、GPU、内存、存储设备）进行统一的整合与优化，搭建成为一个方便使用的研发、试验、以及分析的科研集群平台，提供多种研发环境与试验环境，并且可以按需定制、支持硬件资源的弹性扩展，从而提高科研生产效率，同时，可多人协同开发，方便团队多人协同攻关，加速科研开发落地。 1、具有科研项目与运行环境管理功能： 1）用户以项目的方式组织管理科研工作，平台提供全流程项目管理体系，包括项目发起、项目参与、项目成员、项目文档、项目数据、项目成果物等。 2）用户以独立工作台的方式开展具体的科研工作，平台提供独立的用户工作空间，用户可独占预置配额的GPU、CPU、内存、硬盘等计算存储资源。 ★3）用户可以在浏览器端以web VNC的方式使用Eclipse、PyCharm、IDEA等常用桌面IDE开发环境。 4）平台提供JupyterLab Web开发环境，支持多语言核心包括Python3、Python2、R、Java、Scala等常用人工智能开发编程语言。 ★5）在相应的工作台运行环境下，用户可在图形化模式、命令行模式和客户端模式之间无缝切换，以满足不同的工作习惯或工作阶段，对不同环境形态的多样化需求。在客户端模式下，支持用户自定义构建注册文件，可实现在浏览器端直接打开VNC桌面客户端应用程序。 2、具有科研过程协作管理功能： ★1）用户针对web VNC类型工作台可以在科研小组内部进行共享屏幕，以方便组内科研人员同步协调工作内容和统筹IDE开发过程。 ★2）用户针对web VNC类型工作台可以在科研小组内部发起远程协助，当科研人员遇到无法独立解决的各种疑难问题时，可以对组内人员发起远程协助，通过远程协助点对点的直观沟通，可以高效快速解决问题，有效推动科研工作进展。 3、具有科研镜像资源管理功能： 1）平台提供镜像资源管理，用户可以基于系统镜像制作自定义镜像，可以对自定义镜像进行编辑、保存、另存为和删除等基础操作。 2）用户可以基于平台提供的内置镜像仓库，将用户本地自有的镜像资源装载到平台之上统一管理使用。 ★3）用户可以在镜像环境层面对AI算力进行统一规划，可以通过动态分配，在指定具体的显卡数量范围后，由平台算力调度引擎智能分派计算任务；也可以通过指定分配，在明确指定某台主机下的某些显卡后，平台算力调度引擎将在指定的GPU显卡范围内分派计算任务。 ★4）用户可以在镜像环境层面对集群模式进行统一规划，用户可在平台限制的最大节点数范围内，对镜像环境的集群节点启动规则进行调配，包括节点数量和节点主机名等。 4、具有科研数据集与共享管理功能： 1）平台提供公共数据集，用户在科研过程中可直接引用数据存储地址来方便快捷地使用数据。 2）公共数据集总体量不少于10GB，且数据文件总数量不少于100个，行业类别不少于5类。 3）平台提供对公共资料、项目资料、私有资料的统一管理入口。 ★4）平台提供基于FTP的大体量数据文件管理，实现基于FTP客户端的断点续传，以及FTP用户和访问权限的统一管理，所有FTP用户和登录用户保持一致，且FTP服务可触达范围，严格锁定在用户私有文件夹内，确保数据资源和存储空间的安全可靠。 5、具有科研案例算法库管理功能： 1）平台提供大数据和人工智能经典应用案例与常用算法模型，主干代码内容须包含开发注释。 2）算法模型类型包含但不限于经典数据治理算法、统计分析算法、机器学习算法、深度学习、自然语言、机器视觉等。 3）平台可在线预览常用代码格式文件，包含但不限于.ipynb,.py,.java,.scala,.R,.sql,.js,.json,.css,.html,.jsp,.yml等后缀代码文件。 4）用户可针对应用案例和算法模型的代码文件复制引用路径，并直接在科研项目环境中引用，也可下载使用代码文件。 6、具有科研环境资源监控管理功能： 1）平台提供对用户工作环境运行状态和GPU、CPU、内存等系统资源使用情况的监控管理。 ★2）用户可以对所有服务器GPU设备使用情况进行总览，用户可通过切换不同的主机，来查看每台主机上GPU设备的资源消耗占比分布，包括最高占比、最低占比，以及平均占比等。 ★3）用户可以查看每块GPU显卡上的实时运行进程，以及每一个进程对整体显存的消耗占比，为用户决定进程的生命周期提供数据参考。 4）平台管理员可以对所有用户科研过程中产生的运行实例的生命周期进行管理，以酌情释放资源占用，调配不同的科研进程，平衡全局资源调度。 7、具有硬件基础设施的管理功能： ★1）平台支持与kubernetes容器管理软件共同部署运行，通过共享底层Docker服务、上层业务逻辑隔离的方式，与现有的其它业务系统共享物理服务器，以支持物理资源共享和复用。 ★2）平台支持灵活的调度管理规则，可灵活调度科研环境（容器）到指定服务器： a）可根据各服务器的CPU、内存、存储等资源利用率，均衡调度科研环境，避免数据和资源倾斜； b）支持CPU、GPU服务器并行，且支持多服务器、多类型GPU并存，可根据调度规则，灵活分配科研环境的GPU资源； 8、功能完备，验收时须提交项目的源代码，并且须配合我方开展源代码的验证和测试工作。 其他规格配置要求详见《大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务技术要求书》
售后服务：

产品信息end

五、附件

附件信息

序号	附件名称	上传时间	大小	操作
1	大数据人工智能科研支撑管理平台技术开发服务技术要求书.docx	2022-10-13 14:13:22	无	登录后可下载附件

附件信息end

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