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README_CN.md
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@ -32,26 +32,33 @@ https://github.com/tencentmusic/cube-studio/wiki
| :----- | :---- | :---- |
| 自定义镜像 | 基础命令 | 完全自定义单机运行环境，可自由实现所有自定义单机功能 |
| datax | 导入导出 | 异构数据源导入导出 |
| media-download | 数据处理 | 分布式媒体文件下载 |
| video-audio | 数据处理 | 分布式视频提取音频 |
| video-img | 数据处理 | 分布式视频提取图片 |
| hadoop | 数据处理 | hadoop大数据组件，hdfs,hbase,sqoop,spark |
| sparkjob | 数据处理 | spark serverless 分布式数据计算 |
| ray | 数据处理 | python ray框架 多机分布式功能，适用于超多文件在多机上的并发处理 |
| xgb | 机器学习 | xgb模型训练 |
| ray-sklearn | 机器学习 | 基于ray框架的sklearn支持算法多机分布式并行计算 |
| volcano | 数据处理 | volcano框架的多机分布式，可自由控制代码，利用环境变量实现多机worker的工作与协同 |
| pytorchjob-train | 训练 | pytorch的多机多卡分布式训练 |
| horovod-train | 训练 | horovod的多机多卡分布式训练 |
| tfjob | 训练 | tf分布式训练，k8s云原生方式 |
| tfjob-train | 训练 | tf分布式训练，内部支持plain和runner两种方式 |
| tfjob-runner | 训练 | tf分布式-runner方式 |
| tfjob-plain | 训练 | tf分布式-plain方式 |
| kaldi-train | 训练 | kaldi音频分布式训练 |
| tf-model-evaluation | 模型评估 | tensorflow2.3分布式模型评估 |
| tf-offline-predict | 离线推理 | tf模型离线推理 |
| model-offline-predict | 离线推理 | 所有框架的分布式模型离线推理 |
| deploy-service | 服务部署 | 部署云原生推理服务 |
| ray-sklearn | 机器学习 | 基于ray框架的sklearn支持算法多机分布式并行计算 |
| xgb | 机器学习 | xgb模型训练 |
| tfjob | 深度学习 | tf分布式训练，k8s云原生方式 |
| pytorchjob | 深度学习 | pytorch的多机多卡分布式训练 |
| horovod-train | 深度学习 | horovod的多机多卡分布式训练 |
| horovod | 深度学习 | horovod 的多机多卡分布式训练 |
| paddle | 深度学习 | paddle的多机多卡分布式训练 |
| mxnet | 深度学习 | mxnet的多机多卡分布式训练 |
| kaldi | 深度学习 | kaldi的多机多卡分布式训练 |
| tfjob-train | tf分布式 | tf分布式训练，内部支持plain和runner两种方式 |
| tfjob-runner | tf分布式 | tf分布式-runner方式 |
| tfjob-plain | tf分布式 | tf分布式-plain方式 |
| kaldi-train | tf分布式 | kaldi音频分布式训练 |
| tf-model-evaluation | tf分布式 | tensorflow2.3分布式模型评估 |
| tf-offline-predict | tf分布式 | tf模型离线推理 |
| model-register | 模型服务化 | 注册模型 |
| model-offline-predict | 模型服务化 | 所有框架的分布式模型离线推理 |
| deploy-service | 模型服务化 | 部署云原生推理服务 |
| media-download | 多媒体处理 | 分布式媒体文件下载 |
| video-audio | 多媒体处理 | 分布式视频提取音频 |
| video-img | 多媒体处理 | 分布式视频提取图片 |
| object-detection | 机器视觉 | 基于darknet yolov3 的目标识别|
| ner | 自然语言| 命名实体识别 |
# 平台部署