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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

CDN部署的CDN节点其实就属于边缘节点,这样,用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a170c1a6c4ca4c2cb529e566960536e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666859&x-signature=57yNHx43TX%2FA4IFfNmPgc4pt0iI%3D)# 机器学习(ML)越来越“边缘”目前存在的机器学习,从处理...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、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...

亮相亚太 CDN 峰会,火山引擎 CDN 与加速助力数字化业务加速发展

6月28日-6月29日,2023 全球分布式云大会和第十二届亚太内容分发大会暨 CDN 峰会在北京成功举办。火山引擎凭借在边缘云领域持续的技术积累、丰富的场景应用、创新的产品与解决方案,荣登“分布式云与算力创新企业榜单”,“中国边缘加速创新企业榜单”与“中国全球加速创新企业榜单”三大榜单。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/078a91ee12504947aa8da9cf5572d9e8~tplv-tlddhu82...

我的技术年终总结——机器学习 |社区征文

## 一、机器学习是什么?- 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必...

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cdn机器学习-优选内容

什么是内容分发网络
产品简介火山引擎内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)面向内容提供商,针对其在互联网上传播的图片、音视频、网页、下载包等静态内容,提供传输加速服务、提高下载速度、优化用户访问体验。不论是 Web 网站,还是手机端 APP、客户端软件,其包含的内容都可通过内容分发网络进行加速。在视频加速和图片加速等场景下,内容分发网络会对内容进行审查。如果检测到视频涉黄、涉恐、涉政、涉赌、涉毒、包含广告、存在不良画面等违规...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
CDN部署的CDN节点其实就属于边缘节点,这样,用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a170c1a6c4ca4c2cb529e566960536e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666859&x-signature=57yNHx43TX%2FA4IFfNmPgc4pt0iI%3D)# 机器学习(ML)越来越“边缘”目前存在的机器学习,从处理...
监控指标说明
本文介绍了多云CDN支持监控的数据指标以及数据采集的相关信息。 数据指标下表罗列了多云CDN支持监控的数据指标。您可以基于这些指标创建告警策略。具体步骤,请参见创建告警策略。 阈值类型:基于特定指标创建告警策略时,您需要设置指标值的合理阈值。阈值分为静态阈值和动态阈值。 静态阈值:设置一个固定的数值。 动态阈值:无需设置固定的数值,由多云CDN基于机器学习算法推断指标对应的合理阈值。只有部分指标支持动态阈值。具体如...
创建告警策略
多云CDN基于机器学习算法推断的阈值边界来判断指标值是否异常。说明 只有部分指标支持动态阈值,详情参见监控指标说明。 持续周期:设置以连续多少个数据点的数据为参照。说明 多云CDN默认每 1 分钟取一个数据点进行监控。针对个别云服务商未提供 1 分钟粒度数据的情形,每 5 分钟取一个数据点。详情参见监控指标说明。 比较:可选择 >、<、≥、≤。 阈值:如果 阈值触发类型 是 静态阈值:设置一个数值作为阈值。 如果 阈值触发类...

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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

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、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...

亮相亚太 CDN 峰会,火山引擎 CDN 与加速助力数字化业务加速发展

6月28日-6月29日,2023 全球分布式云大会和第十二届亚太内容分发大会暨 CDN 峰会在北京成功举办。火山引擎凭借在边缘云领域持续的技术积累、丰富的场景应用、创新的产品与解决方案,荣登“分布式云与算力创新企业榜单”,“中国边缘加速创新企业榜单”与“中国全球加速创新企业榜单”三大榜单。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/078a91ee12504947aa8da9cf5572d9e8~tplv-tlddhu82...

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我的技术年终总结——机器学习 |社区征文

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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01...

项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文

# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将剖析机器学习在项目中的运用以及通过近期的项目分享一些经验。欢迎讨论~# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预...

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

# 背景近些年,NLP 应用方面有所突破,[Bert](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3... 火山引擎机器学习平台原生支持了 veGiantModel,目前平台正在公测中,欢迎大家试用 https://www.volcengine.com/product/ml-platform。

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/088f135c08444b698de3941f6dd41a04~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666856&x-signature=F8h7shK8FJWecqZOVFItigKRgoU%3D) 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训练进行加速,以...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习学习过程就是在已知的数据...

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