PoplarML使用教程
PoplarML是聚焦机器学习生产化部署的服务平台，核心目标是降低机器学习模型落地生产的工程门槛，帮助用户快速完成模型从研发到可用服务的转化。平台核心功能包含多框架兼容的一键GPU部署、自动扩缩容的流量适配机制、标准化REST API调用接口，同时支持实时推理服务运维监控。目标用户覆盖算法研发人员、后端开发工程师、AI项目运维人员、中小团队AI业务负责人，可应用于计算机视觉模型上线、自然语言处理服务部署、个性化推荐系统落地、AI原型产品快速验证等多个场景，无需用户深度掌握GPU集群调度、服务运维等底层技术即可完成生产级ML系统搭建。
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注册并登录PoplarML平台账号，完成企业或个人身份验证，根据自身业务需求选择对应的服务模式，熟悉平台操作界面的功能分区和基础配置项。
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上传已训练完成的机器学习模型文件，在上传界面选择对应的框架类型，填写模型名称、版本、输入输出格式等基础信息，等待平台完成模型文件的校验和解析。
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进入部署配置页面，选择所需的GPU型号、实例数量上限、扩缩容阈值、网络访问权限等参数，确认无误后提交部署申请，等待系统完成资源调度和服务启动。
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在服务列表中找到已部署完成的模型，获取对应的REST API端点和调用密钥，参考平台提供的接口文档完成业务系统与模型服务的对接，进行小规模测试验证推理效果。
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进入监控面板查看服务运行数据，根据业务需求调整扩缩容规则、资源配置等参数，定期查看模型推理效果，如有版本迭代需求可上传新模型完成无缝升级。
看完教程，直接上手试试
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