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面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文

人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些...

大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文

计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b2f7ed4720b5485a4dbb3c3e69~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012464&x-signature=jfA7VBebFLf3omjDNDcHm2eRmqs%3D)# 一. 大模型所采用的高级技术0. 深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. ...

火山引擎云原生存储加速实践

> 在火山引擎相关的业务中绝大部分的机器学习和数据湖的算力都运行在云原生 K8s 平台上。云原生架构下存算分离和弹性伸缩的计算场景,极大的推动了存储加速这个领域的发展,目前业界也衍生出了多种存储加速服务。但是面对计算和客户场景的多样性,还没有一个业界标准的存储加速实践,很多用户在做选型的时候也面临着诸多困惑。我们在火山引擎上构建了云原生的存储加速服务,适配机器学习和数据湖的多种计算场景,致力于给业务提供简单易...

音视频技术如何为元宇宙提供全真稳的全新体验之漫话腾讯云音视频 | 社区征文

(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/15bb925a95cd4ee3896cf91a6b009d58~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)此外,腾讯云音视频在网络资源的多年积累下,具备了RT-ONE™全球网络,实现融合了实时音视频通信... 基于先进的轻量级神经网络,腾讯云音视频提供将3min以内带噪语音去除噪声的服务,具有速度快、效果好的优点,广泛应用于语音采集过程、语音后期应用预处理等领域。**除了更低码率更高画质,视频增强也是音视频领域的...

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基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。 Apache Spark作为主流的分布式计算框架,在工业界得到了广泛的应用,字节跳动内部庞大的例行计算任务每天消费数百万core CPU及数十PB RAM规模的计算资源。每个Spark任务通过200余个相互关联的配置参数启动,但是,由于平台默认配置缺乏弹性,任务环境多样,终端用户经验不足...

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亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文

### 亚马逊云科技 -- AIGC时代的数椐基础设施>> - Amazon OpenSearch(AOS):开源搜索和分析引擎> - Amazon SageMaker:全面机器学习服务> - Amazon Bedrock:完全托管服务> - Amazon Augmented AI:机器学习预测的人工审核> - Amazon CodeGuru Security:机器学习自动推理开发周期检测、跟踪、修复代码安全漏洞### Amazon OpenSearch(AOS)> Amazon OpenSearch(AOS)亚马逊云计算服务提供开源搜索和分析引擎,基于开源项目Elas...

使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。​   本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个... 只是在卷积中的padding需要我们根据前后输入输出的尺寸进行计算,最后发现三步卷积padding都为2,这里给出pytorch官网的相关计算公式:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tldd...

火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 **【导读】** 本文旨在探讨火山引擎 DataLeap 在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案,并展示这些解决方案带... 同时减少人工干预的成本。 3. **Dataleap 一站式的治理解决方案**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f1aa40ba74a34302aa2e47fa3c60e757~tplv-tlddhu8...

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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不...

【云原生 | 最佳实践】一个实践驱动的云原生项目集—KubeWharf | 社区征文

这将有力支撑大规模人工智能训练和推理等新业务场景。另一重要目标是支持混合云模型,允许通过标准化采集进行离线分析和存储。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](https://xie.infoq.cn/link?tar... ** 的资源预测算法多维度(CPU/Memory/SSD/Network)的资源隔离机制面向 SRE 的多层级(Cluster/Node Pool/Node/Service)动态配置- 共享 GPU 调度(GPUShare Plugin)- 拓扑感知的调度(RDMA 的亲和性)- 资源效...

ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践

字节跳动云原生计算团队在此次 CommunityOverCode Asia 峰会中深度参与并进行相关主题演讲,由 8 位同学围绕 4 个专题下的 6 个议题,分享 Apache 开源项目在字节跳动业务中的实践经验。此外,Apache Calcite PMC Mem... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=vMdLBOZIunO5nYhr0iRiY9%2BpgXw%3D) **主题演讲** * **开源贡献难吗?****李本超****字节跳动 Flink SQL 技术负责人** *...

【模板推荐】告别繁琐重复工作,让定时启动自动化流程解放你的双手!

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开放的AI基建,让AI普惠更进一步

并且在全球范围内建设了在技术与商业两个方面都很领先的推荐算法混合云产品,成功的尝试值得业界很多同行来借鉴和参考。 NVIDIA 中国区工程和解决方案总经理赖俊杰表示,加速计算、数据中心大规模扩展和人工智能的结... NVIDIA 建立了丰富的加速计算软件生态。数据中心因其具有强大的扩展能力,能够支撑起超大规模的计算任务,已经成为新的计算单元。人工智能的广泛应用成为最具变革性的驱动力,很多科学计算程序用神经网络进行模拟代替...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

算法只是在不断地逼近这个上限。所以数据集是特别特别重要滴!!!尤其对于工业领域的缺陷瑕疵检测,一个高质量的数据集就等于成功了一半。那工业领域的数据集是怎样获取滴腻?一般是人工或机器拍摄得到的宝贵数据。... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...

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