2018年2月1日:企业级云服务商青云QingCloud（qingcloud.com）日前正式发布Deep Learning on QingCloud深度学习平台（点击了解：http://t.cn/R8Uk1em），覆盖主流的深度学习框架，集成丰富的数据科学工具包，通过QingCloud AppCenter实现一键部署交付，帮助算法工程师和数据科学家快速搭建深度学习开发环境，使他们更加专注于模型及算法调优等业务领域。在深度学习平台上，用户可以使用GPU或CPU进行单机或分布式的深度学习模型训练与推断，同时享受云计算的灵活与弹性，实现按需横向、纵向扩展。
目前，大部分的人工智能应用都基于监督学习的范式开发，即将模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上测试与应用。整个过程中算法工程师和数据科学家需要花费大量时间在环境配置、深度学习底层工程繁琐的细节管理以及深度学习框架的部署上。
随着该领域的不断成熟，人工智能应用需要更多地在动态环境下运行，快速响应环境中的变化，满足业务需求。此时，传统的应用开发模式已然不再适用，企业、开发者对整个系统环境提出了灵活性、高性能以及易用性等需求。
青云QingCloud深度学习平台通过QingCloud AppCenter交付，可一键完成云端部署，并提供应用全生命周期管理能力（创建、扩容、监控、健康监测等），助力企业及开发者极速搭建深度学习开发环境。除集成Caffe、TensorFlow、PyTorch和Keras等主流深度学习开发框架及数据科学工具包之外，QingCloud还通过AppCenter联合多家人工智能领域合作伙伴，提供图像识别、人脸识别、文本分析、人机对话等丰富AI服务及AI应用。
针对模型训练对计算性能的要求，青云QingCloud深度学习平台采用专为人工智能计算设计的NVIDIA Tesla P100 GPU，并以直通的方式与平台内的节点对接，使得节点可以独占整个GPU，避免了虚拟化带来的损耗，全面释放GPU的计算能力，为用户提供极致计算性能，全力加速深度学习领域人工智能产品的开发。
目前，青云QingCloud GPU主机已结束内测，正式提供商用服务。同时，GPU主机在按需付费的基础上推出包月、包年计费模式，价格更优惠。
青云QingCloud运营副总裁林源表示，Deep Learning on QingCloud深度学习平台的推出进一步完善了青云QingCloud人工智能平台。结合QingStor对象存储，以及Kafka、Storm、Spark等QingCloud大数据平台组件，用户能够更便捷地进行模型训练与验证。未来，QingCloud还将提供更多的开发框架与工具包，帮助企业及开发者在下一波技术浪潮中占领先机。
