**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析...
如何使用 Flink 进行 OLAP 临时查询。最后介绍一下字节跳动在实时数据湖中的一些实践收益。 **讲师简介:** 王正,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink 等方向研发;闵中元,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink ,Flink OLAP 等方向研发。 **专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实...
[4. 【图说产品】初见GPU云服务器 - 专业图像处理、人工智能算法训练及推理的“加速器”](https://developer.volcengine.com/articles/7294562847470649353)🔥**UGC 精选**[1. DHorse改用fabric8的SDK与k8s集群交互](https://developer.volcengine.com/articles/7295694998735945755)## 10.21-10.27🔥**活动推荐**1. [1024 程序员节:程序员如何花样提效](https://zjsms.com/idqNQTH7)2. [首届 Bio-OS 开源开放大赛来...
火山引擎提供丰富的实例规格类型以充分满足用户的业务需求及应用场景。本文将介绍如何选择GPU实例规格,帮助您根据业务实际需求更好地购买GPU云服务器,充分发挥云服务器弹性伸缩的特性。 实例规格名称火山引擎GPU云服务器提供多种实例规格族,每种实例规格族包含多种实例规格。按照性能可分为计算型、高性能计算型。 实例规格族名称格式:<实例规格族类型><实例规格族标识> <实例规格族类型>:实例规格所属性能领域,由汉字组成。包含...
本文以单行全文模式为例,介绍如何通过日志服务控制台采集火山引擎云服务器 ECS 日志。 前提条件一台符合环境要求的 Linux 服务器设备。支持的操作系统版本请参考安装环境。 已创建日志项目和日志主题。详细步骤请参... 目录深度最大为 8。例如,/var/log/**/access.log 表示监听 /var/log 目录及其子目录下名为 access.log 的日志文件,目录深度最大为 8。 设置采集黑名单。配置采集路径黑名单之后,日志服务通过 LogCollector 采集日...
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服务器等场景。 通用型 n3i(vci.n3i) 全新一代 VCI 通用型实例,基于火山引擎自研的最新 DPU(Data Processing Unit)架构,大幅提升了产品实例的计算、网络、存储方面性能。 通用型 n2i(vci.n2i) 相较于通用型 n1 规格... 中小型深度学习训练模型等在 CPU 上的深度学习与训练场景。 使用方式通用算力型 n3i 规格实例的使用方法,请参见 指定容器 vCPU 和内存创建实例。 规格列表实例规格 vCPU 内存(GiB) 网络带宽(Gbps) 网络收发包(...
如何使用 Flink 进行 OLAP 临时查询。最后介绍一下字节跳动在实时数据湖中的一些实践收益。 **讲师简介:** 王正,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink 等方向研发;闵中元,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink ,Flink OLAP 等方向研发。 **专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实...
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深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注以上软件的版本...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的P...