1. 环境搭建
通过控制台选择AI优化实例（如GN10X机型），使用预装CUDA的公有镜像快速构建开发环境，5分钟内即可完成基础配置。
2. 数据处理
利用COS对象存储实现海量数据托管，配合大数据处理服务EMR进行特征工程。
使用SDK连接COS存储桶
from qcloud_cos import CosConfig config = CosConfig(Region='ap-singapore', SecretId='AKIDxxxx', SecretKey='xxxx') client = CosS3Client(config)
3. 模型训练
通过TI-ONE平台可视化拖拽训练流程，或直接在云服务器上运行分布式训练：
- 支持Horovod等多机多卡并行
- 自动生成训练指标可视化报告
- 模型版本管理功能
4. 服务部署
使用TI-EMS服务将模型封装为RESTful API，自动弹性伸缩应对流量波动。典型部署架构：
- 模型文件存入COS
- 通过CLI工具创建推理服务
- 绑定全球加速GAAP实现低延迟访问
