通过阿里云容器服务深度学习解决方案上手Caffe+多GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境，并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时，对于模型训练和预测，用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式，使用其他深度学习框架。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。
PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
阿里云 MaxCompute 2020-4 月刊
4月MaxCompute审计日志发布，可通过历史事件及明细查询、实时行为事件分析，满足您实时审计、问题回溯分析等需求。同时，MaxCompute在支持实时消费监控告警的基础上新发布支持对按量付费单个SQL作业的消费进行控制，帮您更好的监控消费。更多4月的新功能与新解决方案，欢迎阅读4月刊。
如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用
在2017云栖大会深圳峰会开源专场上，阿里云容器服务技术专家车漾做了题为《在阿里云上构建机器学习应用》的精彩演讲，车漾首先从2016年深度学习最火的两个应用AlphaGo与Prisma谈起，从宏观层面分享了机器学习以及深度学习所做的事情，并就Prisma的发展故事谈起，为大家介绍了应该学会以工程思想思考和解决问题，并着重介绍了阿里云基于容器服务的机器学习解决方案架构设计以及如何借助阿里云快速搭建自己的机器学习应用，精彩不容错过。
用GPU进行TensorFlow计算加速
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。
弹性计算双周刊 第3期
ECS主动运维2.0，体验升级，事半功倍；ECS已过期实例续费变配功能上线；Clear Linux镜像在云市场发布；ESS控制台发布新功能:伸缩实例支持standby的操作；干货视频分享，可在线下载。