但是，根据所涉及的云计算服务的数量和种类，从成本优化和技术角度来看，管理多个云平台可能会变得非常复杂 在某些情况下，客户只是为了避免依赖单个提供商而订阅多个云计算服务更复杂的方法是根据它们提供的独特服务选择公共云，并在某些情况下集成它们例如，开发人员可能希望在谷歌云平台上使用谷歌公司的TensorFlow机器。
（图片来源网络，侵删）
一个非常好用的深度学习云平台Floyd它是一个非常便捷的深度学习云计算平台，虽然我前面已经搭建过了GPU版本的tensorflow，但是在速度上还是比不上在云服务器上训练啊。
1 计算机硬件AI模型训练推理需要大量的计算资源，因此需要一台性能较好的计算机或服务器并且尽量配备高性能显卡，以加快训练过程如果个人无法购买自己的硬件，可以考虑使用云计算服务2 AI算法和软件工具AI模型开发需要使用专业的算法和软件工具，例如Python编程语言TensorFlowPyTorch等深度学习框架。
（图片来源网络，侵删）
TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境TensorFlow。
