用途：在 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Data Science 上开展 AQUA 之外的通用操作，包括认证、作业运行、流水线编排、模型目录与部署。
主要能力：通过 ADS SDK 设置认证方式（resource_principal、api_key、security_token），用 OCIClientFactory 创建 data_science、object_storage、compute、identity 等客户端；用 Job 运行 Python 脚本、容器或 Git 仓库代码；用 Pipeline 将多个脚本步骤按 DAG 串联为可复现工作流；用 GenericModel 准备、验证、保存与从 Model Catalog 加载模型；用 ModelDeployment 部署并推理；通过 ads.llm.ChatOCIModelDeployment 与 LangChain 集成，支持流式与工具调用；提供 Object Storage 路径解析与预置 conda 环境列表。
使用方式：在 Notebook Sessions 中推荐 ads.set_auth("resource_principal")；本地开发可用 api_key 或 security_token。作业示例：Job(name=...).with_infrastructure(DataScienceJob()...).with_runtime(ScriptRuntime()...)，随后 job.create()、job.run()、job_run.watch() 查看日志；也有 ContainerRuntime、GitPythonRuntime。日志可用 ads opctl watch <job_run_ocid> --auth resource_principal。
适用场景：需要按需在受管基础设施上跑训练脚本、编排多步 ML 流程、集中版本化模型、部署非 AQUA 模型或接入 LangChain 时。
限制：具体配额、计费、可用区域与最新版本以 OCI 官方文档为准；资料未提供价格、SLA 或性能数据。使用前需准备 compartment、project、shape、日志组等 OCID。