步骤1：环境部署
选择GPU计算型实例（如GN10x），预装CUDA和医疗影像分析工具包（如MONAI）。
步骤2：数据预处理
使用对象存储（COS）集中管理DICOM影像数据，并通过云函数（SCF）实现自动化清洗与标注。
步骤3：模型训练
利用TI-ONE机器学习平台分布式训练ResNet-3D等模型，支持多机多卡并行加速。
步骤4：服务部署
通过容器服务（TKE）部署推理API，结合API网关实现低延迟访问。
步骤5：系统监控
使用云监控（Cloud Monitor）跟踪GPU利用率、API响应时间等关键指标。
