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即使是有經(jīng)驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者，想部署構(gòu)建一套深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境也需要大量時(shí)間完成復(fù)雜的配置工作。Deep Learning on QingCloud 通過 AppCenter 交付，可一鍵完成云端部署，并提供應(yīng)用全生命周期管理能力（創(chuàng)建、擴(kuò)容、監(jiān)控、健康監(jiān)測(cè)等），助力開發(fā)者極速搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。

支持使用 GPU 或僅使用 CPU 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)與訓(xùn)練，同時(shí)可根據(jù)自身需求選擇單節(jié)點(diǎn)或分布式部署模式。

使用 GPU	僅使用 CPU
QingCloud 采用專為人工智能計(jì)算設(shè)計(jì)的 AMD / NVIDIA GPU? ，并以直通的方式與平臺(tái)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)對(duì)接，使得節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)占整個(gè) GPU ，避免了虛擬化帶來的損耗，全面釋放 GPU 計(jì)算能力。	GPU 性能雖然強(qiáng)勁，但費(fèi)用也相對(duì)較高，如果開發(fā)者希望以較低成本進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)，也可選擇僅使用 CPU資源進(jìn)行單節(jié)點(diǎn)或分布式訓(xùn)練。目前，Tensorflow、PyTorch 及 Keras支持使用 CPU 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用訓(xùn)練和測(cè)試， Caffe 需要重新編譯才支持。

集成對(duì)象存儲(chǔ)命令行工具，通過配置對(duì)象存儲(chǔ)相關(guān)參數(shù)，可便捷地從對(duì)象存儲(chǔ)中獲取海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，完成模型的訓(xùn)練。

集成 Caffe、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等主流深度學(xué)習(xí)框架和 Jupyter notebook 前端開發(fā)環(huán)境，助力用戶快速部署深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。

為加速深度學(xué)習(xí)開發(fā)與模型訓(xùn)練，Deep Learning on QingCloud 預(yù)置 CUDA8.0 和 cuDNN5 驅(qū)動(dòng)，并安裝有 numpy、scipy、pandas、matplotlib、nltk、scikit-learn 等眾多數(shù)據(jù)科學(xué)工具包。

支持按需付費(fèi)、包月、包年計(jì)費(fèi)模式，為用戶提供更加全面和靈活的成本管理支持。在離線訓(xùn)練、臨時(shí)測(cè)試、算法驗(yàn)證以及 AI 框架學(xué)習(xí)等場(chǎng)景中較適于按需付費(fèi)模式，而在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定訓(xùn)練需求和在線訓(xùn)練等場(chǎng)景中使用包月、包年模式成本更低。