人工智能實驗室——?Docker實驗環境：集中算力模式下，底層采用Docker技術實現，并使用K8S技術實現分布式集中管理。在應用層面上本平臺貼合用戶直接與教學業務場景緊密結合；從容器制作到容器使用全部都內嵌到平臺中?？芍С纸處熒疃榷伍_發各種信息類課程底層環境,也可用于課堂演示等等。

人工智能實驗室——Jupyter實驗環境：在諸多數據科學類實驗環境中，Jupyter是一個極易上手的IDE。包括各類開發語言均可內置，例如：Python3、R語言等，而且可以支持控制臺模式。本平臺采用集中算力統一管控方式（K8S），并將Jupyter lab版本內嵌到WEB中，方便學生實訓，教師演示。

人工智能實驗室——OpenStack實驗環境：本實驗環境采用集中算力模式，并按教學和實訓的應用需求，為用戶分配資源，多算力環境中使用Openstack進行集中管控，可以滿足教學、實訓時所需要的各類Linux虛擬機、Windows虛擬機的使用。

人工智能實驗室——機器學習實驗環境：?是一大機器學習計算服務平臺。通過整合高性能計算、云計算、大數據、機器學習等多學科的關鍵技術，提供一站式機器學習云計算應用服務解決方案，能夠幫助用戶快速構建機器學習應用，以解決實際問題，同時可以導出相關代碼，供用戶學習使用。 機器學習實驗環境集成了分類、聚類、回歸、關聯規則、推薦算法及自然語言處理算法等多種算法，并提供直觀易用的拖拽式操作，使用戶無需編程也可應用機器學習方法解決實際問題。

普開人工智能實驗室——深度學習實驗環境：通過整合人工智能、高性能計算、大數據及云計算等多學科的關鍵技術，提供從訓練到推理的一站式人工智能應用服務解決方案，能夠幫助用戶快速構建人工智能研發及科研環境，大幅降低人工智能技術準入門檻，提升人工智能研發效率。該環境集成圖像分類、目標檢測等多個應用場景，提供從數據集管理、模型管理、模型訓練到模型輸出的全流程AI計算服務。