- 1.2 服务介绍
- 1.3.1 概念介绍
- 1.3.2 快速入门
- 1.3.3 申请Quota
- 1.3.4 集群环境
- 1.3.5 Fdsfuse介绍
- 1.3.6 Tensorflow中使用hdfs
- 1.4 客户端使用
- 1.4.1 安装命令行工具
- 1.4.2 使用命令行工具
- 1.4.3 使用Python SDK
- 1.4.4 使用Web控制台
- 1.5 TrainJob功能
- 1.5.1 训练任务组件和流程
- 1.5.2 上手Trainjob
- 1.5.3 使用GPU
- 1.5.4 使用FDS
- 1.5.5 使用Fuse
- 1.5.6 Trainjob高级功能
- 1.5.6.1 分布式训练
- 1.5.6.2 使用前置/后置命令
- 1.5.6.3 自动超参数调优
- 1.5.6.4 自动超参数调优Hpjob
- 1.5.6.5 自动超参数调优Hpjob
- 1.5.6.6 使用自定义镜像
- 1.5.6.7 使用TensorFlow模板应用
- 1.5.6.8 使用HDFS
- 1.5.6.9 使用HDFS FUSE
- 1.6 ModelService功能
- 1.6.1 模型服务使用流程
- 1.6.2 TensorFlow Serving介绍
- 1.6.3 使用GPU模型服务
- 1.6.4 使用多副本和负载均衡
- 1.6.5 在线服务的模型升级
- 1.6.6 模型服务监控
- 1.6.7 使用前置命令和后置命令
- 1.6.8 定制模型服务Docker镜像
- 1.6.9 使用客户端预测
- 1.6.9.1 使用通用gRPC客户端
- 1.6.9.2 使用Python客户端
- 1.6.9.3 使用Java客户端
- 1.6.9.4 使用Scala客户端
- 1.6.9.5 使用Golang客户端
- 1.6.9.6 使用C++客户端
- 1.7 DevEnv功能
- 1.7.1 开发环境使用流程
- 1.7.2 使用命令行管理开发环境
- 1.7.3 使用WEB控制台管理开发环境
- 1.7.4 高级功能
- 1.7.4.1 使用GPU开发环境
- 1.7.4.2 使用FDS FUSE存储
- 1.7.4.3 使用HDFS存储
- 1.7.4.4 使用HDFS FUSE存储
- 1.7.4.5 网络和安全
- 1.7.4.6 监控
- 1.7.4.7 定制开发环境Docker镜像
- 1.7.5 最佳实践
- 1.8 使用率监控
- 1.8.1 GPU使用率监控
- 1.9 TensorboardService功能
- 1.9.1 TensorBoard使用流程
- 1.9.2 TensorBoard介绍
- 1.10 API文档
- 1.10.1 签名规范
- 1.10.2 API文档
- 1.11 问题反馈
- 1.11.1 FAQ
- 1.11.2 技术支持
1.2 服务介绍
Xiaomi Cloud-ML简介
小米云深度学习服务,简称Xiaomi Cloud-ML,是小米生态云针对机器学习优化的高性能、分布式云服务。
开发者可以在云端使用GPU训练模型,秒级启动分布式训练任务,兼容TensorFlow等深度学习框架,也可以一键部署训练好的模型,或者创建基于GPU的开发环境,提供模型开发、训练、调优、测试、部署和预测一站式解决方案。云深度学习服务还开放了API、SDK、命令行和Web控制台等多种访问方式,支持灵活的秒级计费,方便人工智能专家使用。
Xiaomi Cloud-ML特性
易用性
支持简单易用的命令行工具,可在Linux/Mac/Windows操作系统或者Docker中运行,也可以通过API、SDK或者Web控制台使用云深度学习服务。
兼容性
支持TensorFlow等深度学习框架的标准API,兼容Google CloudML的samples代码,相同模型代码可在不同云平台上训练,避免厂商绑定。
高性能
支持超高性能GPU运算,最大可支持56核CPU和128G内存,支持数据并行和模型并行、单机多卡和多机多卡的分布式训练。
灵活性
支持按需申请和分配CPU、内存和GPU资源,可根据任务运行时间实现秒级别的计量计费功能。
安全性
支持基于Access key/Secret key的多租户认证授权机制,可在线动态调整用户Quota配额。
完整性
支持云端训练,用户编写好代码一键提交到云端训练,支持基于CPU或GPU训练,支持17个主流深度学习框架和超参数自动调优等功能。
支持模型服务,用户训练好的模型可以一键部署到云平台,对外提供通用的高性能gRPC服务,支持模型在线升级和多实例负载均衡等功能。
支持开发环境,用户可以在平台创建TensorFlow等深度学习开发环境,自动分配CPU、内存和GPU资源,支持Notebook和密码加密等功能。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论