1　AI训练提供超高性价比GPU机型，GPU云主机基于UCloud GPU计算集群构建，配置SSD本地存储，后端存储可对接UDisk、UFile、UDB等多种UCloud存储基础服务；
2 　UAI-Train训练服务基于UCloud GPU计算集群构建，训练节点配置SSD本地存储，后端目前可对接UFile对象存储、UFS文件存储，后续将支持UDisk等多种UCloud存储基础服务；
3　UAI-Train训练服务使用Docker镜像封装训练算法，用户可以上传自定义的算法镜像到UHub，UAI-Train训练服务可以从UHub拉取训练镜像；UAI-Train提供了TensorFlow、MXNet、Keras、Caffe等AI框架的基础镜像模版；
4　UAI-Train训练服务实现了训练一站式托管服务，同时还支持分布式AI训练任务和交互式AI训练任务。平台实现了GPU节点调度、训练数据上传下载、任务容灾等功能，同时按需收费，具有极高性价比；
5　UAI-Inference使用Docker镜像封装在线服务算法，用户可以上传自定义的算法镜像到UHub，UAI-Train训练服务可以从UHub拉取镜像，UAI-Inference提供了TensorFlow、MXNet、Keras、Caffe等AI框架的基础镜像模版；
6　UAI-Inference基于UCloud海量计算节点构建，可以实现AI SaaS服务的自动化云端部署，以HTTP接口迅速对接任意业务系统，同时支持按需收费，具有极高性价比；
7　UAI-Train 或GPU云主机训练出来的算法模型可以提供给UAI-Inference平台，转化成AI在线服务；

8　UAI-Train/UAI-Inference 目前支持私有云部署，系统功能同公有云对标，并可以接入用户自有账户体系。

痛点

原始图像数据量大，针对图像识别的算法模型需要及时更新，传统自建平台过程复杂且费用较高。

解决方案

UAI提供训练、在线推理等服务，开发者将图像、图片等原始数据上传至对象存储UFile平台，通过UAI-Train实现图像识别训练并形成算法模型，将算法模型打包为Docker镜像并上传至UHub中，在UAI-Inference平台可以实现图像识别功能，普遍应用于门禁人脸识别、车牌识别等场景。

痛点

对图像文件进行处理，获取文字版面信息的过程中，输出模型、验证模型需要合适的底层框架及平台支撑。

解决方案

UAI提供训练、在线推理等服务，开发者将图像等原始数据上传至对象存储UFile平台，通过UAI-Train训练输出OCR文字识别模型，将OCR模型打包为Docker镜像并可上传至UHub中，通过UAI-Inference平台可以部署实现OCR文字识别功能，普遍应用于各类卡证识别场景。

痛点

需要收集并存储海量视频文件，针对不同类型视频需要制定不同算法模型，精力耗费在底层资源平台构建上将难以专注在业务上。

解决方案

UAI提供训练、在线推理等服务，开发者将视频文件等原始数据上传至对象存储UFile平台，通过UAI-Train平台一站式实现视频训练并形成算法模型，将算法模型打包为Docker镜像并上传至UHub中，在UAI-Inference平台可以实现视频处理功能，普遍应用于智能电视、黄反识别等场景。