小米云深度学习服务 cloud-ml 开发文档 - 手册 - 文江博客

小米云深度学习服务 cloud-ml 开发文档

小米云深度学习服务 cloud-ml 开发文档

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小米云深度学习服务 cloud-ml，为机器学习用户提供云端训练、模型服务、开发环境等功能，支持高性能 GPU 运算和 TensorFlow 等深度学习框架，并提供 API、SDK、Web 控制台和命令行等多种访问方式。

目录

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

1.7.4.7 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

1.10.1 签名规范

1.10.2 API文档

1.11 问题反馈

1.11.2 技术支持

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