全班100%完成模型训练：英博云助力首师大破解AI教学困局

2025-09-29

在国家全面推进人工智能助力教育、人工智能赋能教师发展的战略指引下，高校AI实践教学如何率先破局？首都师范大学信息工程学院的《人工智能系统综合实践》课程，交出了一份先行先试的亮眼答卷。通过引入英博数科的英博云GPU容器服务平台，该课程不仅成功破解了环境配置复杂、算力不足、成本高昂等传统AI教学痛点，更在实践层面实现了全班学生100%完成MMDet视觉模型训练的卓越成效，为AI教学困局提供了极具参考价值的解决方案，为落实国家战略提供了鲜活范例。

在国家全面推进人工智能助力教育、人工智能赋能教师发展的战略指引下，高校AI实践教学如何率先破局？首都师范大学信息工程学院的《人工智能系统综合实践》课程，交出了一份先行先试的亮眼答卷。

通过引入英博数科的英博云GPU容器服务平台，该课程不仅成功破解了环境配置复杂、算力不足、成本高昂等传统AI教学痛点，更在实践层面实现了全班学生100%完成MMDet视觉模型训练的卓越成效，为AI教学困局提供了极具参考价值的解决方案，为落实国家战略提供了鲜活范例。

首师大AI课堂实践：全班100%高效完成MMDet视觉模型训练

《人工智能系统综合实践》是人工智能专业的重要实践类课程，旨在引领学生实际运用人工智能及深度学习技术，为解决实际工程需求和进一步深入学习人工智能技术打下坚实基础。通过系统学习，学生能够扎实掌握AI核心技术，具备解决实际问题的能力。在本学期教学中，该课程引入英博云平台作为核心支撑，将教学目标落到了实处。

课程实践中，学生们基于英博云容器服务平台，高效完成了基于MMLab开源工具箱的计算机视觉等模型（如MMDet）的训练和测试实验。英博云平台为课程提前配置了40块RTX 4090 GPU算力资源，并提供了课程专属镜像统一分发给学生。强大的算力支撑与开箱即用的环境，让学生得以摆脱繁琐配置，完全聚焦于算法实战开发，最终实现了全班实验完成率100%的优异成果。

首都师范大学《人工智能系统综合实践》课堂现场

（照片由首都师范大学提供）

这一实践正是“数字化赋能教师发展行动”的生动体现。首都师范大学《人工智能系统综合实践》课程负责人谭小慧教授表示：“以往，仅环境配置就可能耗费大量课时。现在，学生登录英博云平台即可直接切入核心，专注于模型训练与调参过程，教学效率与学习质量均获得了显著提升。”

支撑这一转变的，是英博云平台将教师从繁琐的技术运维中解放出来，使他们能更专注于教学设计与创新，从而赋能教师数字素养的真正提升，探索AI教学的新模式。同时，学生也得以在无缝的算力体验中，聚焦算法核心，培养面向未来的AI实战能力。

英博云如何系统化破解高校AI教学四大难题？

首都师范大学的成功实践并非偶然，背后是英博云平台针对高校AI教学痛点所构建的一套系统化解决方案。具体而言，平台的核心优势体现在以下四个方面：

弹性算力与灵活配置：英博云平台提供从消费级（如RTX 4090）到专业级（如H800/A800）的全系列GPU，并以极具竞争力的价格开放。同时，支持动态调整GPU卡数（1至8卡），教师可根据实验需求灵活调配，无需重新配置环境，实现资源效率最大化。

智能调度与多模式支持：通过预约算力（Booking）模式，教师可提前锁定课程所需资源，保障课堂教学流畅进行。平台同时支持按需（On-Demand）、预留（Reserved）和竞价（Spot）等多种调度模式，灵活适配从课程实验到科研项目的各类场景，助力学生低成本完成实践，支撑科研团队快速部署多卡集群。

团队协作与统一管理：教学负责人可创建课程团队，统一管理资源配额与使用情况，实时查看实验状态和资源消耗，极大提升管理效率。团队成员可在共享环境协作，促进交流与创新。

环境复用与即开即用：平台不仅内置丰富的预置镜像、模型和公共数据集，还支持老师预先配置课程专属镜像并一键共享给学生使用。学生直接选择对应镜像即可快速启动环境投入实验，确保全班环境一致，有效避免因本地环境差异导致的问题，真正实现“秒级启动、立即实验”。