以下是去掉代码后的项目介绍，精简到1000字以内：
项目概述
本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统，涵盖客户端、主服务器和从服务器，实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理，适用于大规模深度学习任务的分布式管理。
客户端功能（PyQt）
客户端基于PyQt开发，提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录，获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包，并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器，以表格形式展示任务列表，支持按状态、提交时间排序和筛选功能。
主服务器功能（Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana）
主服务器采用Django框架，结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana，实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。
使用Django内置用户认证系统，支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据，实现灵活的用户角色管理。
主服务器接收客户端的训练请求，解析任务信息并存储到数据库中。任务通过Kafka队列管理，分发给从服务器。系统提供任务状态查询接口，返回任务的当前状态，包括任务ID、提交时间、状态、预计完成时间和结果路径等信息。
使用NFS构建共享存储，上传的训练数据存储在主服务器的/nfs/data/<user_id>/<project_id>路径下，供从服务器拉取。任务信息中包含数据路径，确保从服务器能够高效获取所需数据。
监控与可视化
Prometheus用于监控主服务器和从服务器的运行状态，包括CPU、内存、磁盘等指标。Grafana集成用于展示系统运行状态、任务轨迹和性能数据，支持系统状态、任务状态和历史统计的可视化。通过Django模板，将Grafana仪表盘嵌入到管理界面，实现直观的系统监控。
从服务器负责任务执行和状态监控。通过Kafka消费任务，从NFS拉取数据，执行深度学习模型训练，并将结果上传到主服务器。从服务器运行Prometheus Node Exporter监控资源使用情况，并将任务执行状态上传到Kafka，供主服务器监控。