1.3.1 概念介绍

Region

Region/endpoint是物理上数据中心的划分，以下是Cloud-ML当前已经上线的集群：

Org

Xiaomi Cloud-ML实现了基于Org的多租户隔离，所有资源归属于固定的Org，用户可以在生态云登录或者创建Org，每个Org都有资源的Quota限额。

个人开发者可以使用默认的Org，团队开发者可以使用“团队管理”功能创建Org，访问Xiaomi Cloud-ML服务时带上特定的Org和AKSK即可。

AKSK

Xiaomi Cloud-ML服务支持生态云的AKSK认证体系，用户请求服务时需要使用Access key和Secret key进行签名，用于服务的认证和授权。

注意每对AKSK标示了Org的身份，每个Org有独立的Quota限额和操作权限，团队开发者需要使用正确的AKSK来访问Xiaomi Cloud-ML服务。

Quota

Xiaomi Cloud-ML服务包含了TrainJob等多种资源，创建资源时可申请CPU、内存和GPU物理资源，对于TrainJob数量、CPU、内存、GPU总量都有固定的Quota配额，开发者可向管理员申请提高Quota配额。

Fds

Fds是小米分布式文件存储服务，Cloud-ML的数据存储依赖于fds，用户提交的训练代码也保存在fds。文档地址：http://docs.api.xiaomi.com/fds/

TrainJob

Train job代表了一个训练任务，类似Hadoop或者Spark中的计算任务。用户提交任务时可以指定Memory、CPU和GPU限制，提交后平台会调度到合适的服务器运行，运行过程中的日志可以通过API获得，训练结果后模型保存在分布式存储中。

API

Xiaomi Cloud-ML对外提供RESTful API接口，可以使用任意的HTTP客户端来访问train job、model service、dev environment等资源，使用时用户需要严格参考API文档使用正确的参数。

Python SDK

Xiaomi Cloud-ML提供了Python SDK，是基于Python实现的HTTP客户端，封装了访问Xiaomi Cloud-ML服务的参数，可以更方便地访问Xiaomi Cloud-ML服务。

命令行工具

cloudml命令行工具是访问Xiaomi Cloud-ML最方便的工具，基于Python SDK实现，在Mac、Linux或Windows操作系统可通过命令来提交train job、部署model service、创建dev environment等。