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TI-ONE 平台在线服务模块为用户内置了数十种业界主流推理框架，按场景划分为四大类。

生命周期配置提供 SHELL 脚本，在用户创建开发机实例或每次启动开发机实例时运行，可以帮助用户安装自定义依赖，个性化配置开发机环境。

download_from_hdfs(hdfs_url, hdfs_path, local_path) 从hdfs上下载文件到本地 :param hdfs_url: webhdfs的地址，如：http://10.0.3.16:4008 :type hdfs_url: str :param hdfs_path: hdfs上的路径 :type hdfs_path: str :param local_path: 本地路径 。

这篇档将向你演示在 TI-ONE 中，如何对开发机实例进行实例管理、资源管理和数据管理。

TI-ONE 的在线服务模块，提供将模型部署为在线推理服务的能力，供用户通过 API 接口调用的方式对接自身业务应用。在线服务支持虚拟化异构算力和弹性扩缩容能力，帮助用户解决模型部署复杂、资源浪费、手工扩展资源效率低下等问题。同时，在线服务还支持部署多种模型格式、支持服务流量分配与滚动更新，以支撑在线推理场景中的多元应用诉求。

开发机是 TI-ONE 为开发者量身打造的灵活的在线开发工具，支持通过 Jupyter Notebook 或者 VSCode 多种 IDE 进行在线编码，也支持通过 SSH 连接开发机远程开发。可以以在开发机中完成数据准备、数据预处理、算法调试与模型训练，同时我们也提供了多种内置主流开发环境，可以以一键创建，开箱即用。

平台预置了适配主流深度学习和机器学习框架（TensorFlow、PyTorch、PySpark等）的推理镜像，用户可以直接使用平台预置推理镜像部署模型，节省在线服务部署的开发成本。

这篇说说腾讯云TI-ONE平台中tikit工具的安装与使用，包括环境依赖、安装方法及初始化步骤，核心是指导用户快速配置并调用Client函数。 环境依赖：支持Python 3.4及以上版本，TI-ONE平台已内置tikit。 安装方法：推荐pip安装，也可离线安装whl或源码包。 开始使用：初始化Client需提供secret_id、secret_key和region信息。

create_image_dataset(self, dataset_name, storage_data_path, storage_label_path, dataset_tags=None, with_annotation=False, annotation_type=None, annotation_format=None) 创建图片数据集 :param dataset_name: 数据集名称 :type 。

create_model_by_cos(self, training_model_name, algorithm_framework, model_cos_path, model_index, reasoning_env, delete_task_cos_model=True, tags=None) 使用现有的cos路径来创建新的模型 :param training_model_name: 模型名称 :type t。