1使用 Thunder Compute 进行深度学习模型训练
- 1访问 Thunder Compute 官網 https://thundercompute.com/，註冊並登錄賬號。
- 2在控制台中選擇合適的雲計算資源配置，創建新的計算實例。
- 3通過 API 或 CLI 上傳訓練數據和模型代碼到計算實例。
- 4啟動訓練任務，監控訓練進度並下載最終模型。
2通過 Thunder Compute 提供的 API 部署機器學習服務
- 1在 Thunder Compute 平台上創建一個新的 API 端點。
- 2上傳預訓練的機器學習模型文件至指定目錄。
- 3配置 API 路由與請求參數，定義模型推理接口。
- 4測試 API 接口，確保模型能正確回傳預測結果。
3利用 Thunder Compute 進行大規模數據處理與分析
- 1在 Thunder Compute 控制台中申請足夠的計算節點與存儲空間。
- 2將數據集上傳至雲端存儲，並配置數據讀取腳本。
- 3運行數據處理任務，例如數據清洗、特徵提取等。
- 4導出處理後的數據或直接進行進一步的機器學習建模。