基于Zabbix的深度学习平台资源使用情况分析可以通过监控各个关键指标来进行。以下是一些可能的指标和分析方法：
CPU使用率：监控深度学习平台的CPU使用率，可以查看CPU是否达到了极限，是否存在瓶颈。通过对历史数据的分析，可以找出CPU使用率的波动情况，从而优化资源分配。
内存使用率：监控深度学习平台的内存使用情况，可以了解内存是否足够支持模型训练。通过对内存使用率的历史数据分析，可以确定内存的需求趋势，以便及时升级内存。
硬盘空间：监控深度学习平台的硬盘空间使用情况，可以及时清理过期数据或者进行数据迁移，以释放硬盘空间。
网络流量：监控深度学习平台的网络流量情况，可以了解数据传输的情况，以及是否存在网络瓶颈。通过对网络流量的历史数据分析，可以确定网络带宽的需求。
通过以上指标的监控和分析，可以帮助深度学习平台管理员及时发现资源使用情况，及时进行优化和调整，以提高深度学习平台的性能和稳定性。