ai算法服务器配置_云服务器抢占
社区干货
高效 AI 视频处理利器 - BMF 模块开发初体验|社区征文
算法开发人员是一个福音!那么,BMF 模块真的是 AI 视频处理利器吗?体验一下就知道了。## BMF 安装BMF 有四种安装方式,具体如下:- pip 安装:在满足依赖的情况下,安装比较简单- docker 镜像:无需关注依赖情况,直接拉取镜像即可体验,但 babitmf/bmf_runtime:latest超过 10G- 预编译二进制文件:需要满足依赖- 源码构建:需要关注依赖和编译选项,极客玩家必选我有一台 centos 8 的云服务器,秉承尽量少折腾的原则,先...
【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”
GPU云服务器(GPUCloudComputing,GPU)是提供GPU算力的弹性计算服务,具有高效稳定的计算能力,适用于生成式AI、自动驾驶、图像处理、科学计算等多种应用场景。
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
# 前言在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理、计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很...
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AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
# 前言在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理、计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很...
GPU 故障检测及自愈:大幅提升 AI 场景的硬件故障运维效率
火山引擎云原生团队基于大量 AIGC 客户服务经验,结合针对大模型训练和在线推理业务的产品解决方案,推出 GPU 故障检测及自愈能力,帮助客户建设稳定、可靠的智算底座。来源 | 火山引擎云原生团队... 一方面依赖于模型和算法,另一方面则依赖于芯片的算力。每一个拥有千亿甚至万亿级参数的超大模型底层都有庞大的算力支撑,运营一个典型的大模型服务一般也都需要数千台多 GPU 服务器。伴随越来越多企业入局,整个行...
GPU 故障检测及自愈:大幅提升 AI 场景的硬件故障运维效率
火山引擎云原生团队近日,IDC 发布 2024 年 AIGC 应用层十大趋势,指出以 AIGC 所代表的通用人工智能技术将引发全球范围内的持续激荡。应用层创新会成为新一年 AIGC 产业发展的确定方向,到 2025 年,35% 的企业会... 一方面依赖于模型和算法,另一方面则依赖于芯片的算力。每一个拥有千亿甚至万亿级参数的超大模型底层都有庞大的算力支撑,运营一个典型的大模型服务一般也都需要数千台多 GPU 服务器。伴随越来越多企业入局,整个行业...
管理节点池
请前往 云服务器控制台 手动修改。 抢占式实例:【邀测·申请试用】该计费类型,不支持更新。 弹性伸缩 修改节点池启用状态和相关配置。 节点数量范围:弹性伸缩时,节点数量动态调整的范围。输入数值范围:0~2000。若节点需求超过当前集群的节点配额总数,您可 提交工单 申请扩容节点配额。 优先级:当弹性扩容算法选择 priority 时生效,对优先级高的节点池进行扩容,数字越大,优先级越高。输入数值范围:0~100。 节点池标签 自定义...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
而人工智能技术的融合可进一步提升检测精度,很多实践已证明AI算法可实现高达99%以上检测精度,可以应用在绝大多数工业质检场景中。从AI算法到工业制造场景化应用还有很远,算法开发、应用开发、业务部署是阻碍AI应... 在华为云平台的ModelArts上创建基于昇腾910处理器的训练环境,启动训练并得到图像分割的模型;之后在华为云平台的ECS弹性云服务器上创建基于昇腾310处理器的推理环境,将该模型转换成离线模型,使用MindX SDK mxVision...
弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器
以充分发挥 Serverless 的优势及价值。# **从节点中心到 Serverless 化架构**传统 Kubernetes 架构一般以节点为中心,即技术团队需要基于云服务器等资源节点搭建集群,并围绕节点进行运维管理的传统 Kubernetes ... 计算资源的扩展往往需要创建和配置新的云服务器节点,这个过程可能需要几分钟,无法实现即时扩展。火山引擎**弹性容器实例**(Volcengine Container Instance,简称 VCI)是针对上述情况推出的新型云原生方案,它抽象自...
实例生命周期
伸缩组中的一个实例等同于一个实际运行的云资源,即云服务器实例。 实例来源根据伸缩组中实例来源的不同,区分为“自动创建的实例”和“手动添加的实例”两种类型,不同类型的实例在伸缩组中的生命周期管理方式不同。 自动创建的实例:伸缩组根据伸缩配置来源,在扩容时自动创建的实例,仅支持创建“按量计费”和“抢占式实例”计费类型的实例。 手动添加的实例:通过 云服务器控制台创建实例后,手动添加到伸缩组的实例,支持添加“按量计...
字节跳动在联邦学习领域的探索及实践
联邦学习是一种为了解决数据孤岛问题而提出的机器学习算法,目标是实现私有数据、共享模型。例如现在有三个参与方,每个参与方拥有一个私有集群和数据,这些参与方想共同训练一个模型,联邦学习就可以解决该问题。 在联邦学习的模式下,可以由一个中央服务器首先将参数发送给每个参与方,然后每个参与方依据自己的私有数据更新模型,模型更新后再将梯度汇总发送至中央服务器,由服务器更新模型,然后开始下一个循环。 通过这样的方式,...
