选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型,且花费很多时间来设置运行服务器,使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助,甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具,更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址:https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户,并将 AWS 证书加载到工
至顶网报道 来源:siliconANGLE Amazon Web Services公司继续在公有云市场上保持主导地位。在上周于拉斯维加斯召开的第六届re: Invent大会上,AWS讨论了其如何通过深
本文介绍了PaaS云服务在实际业务中的应用,并分析了PaaS云服务的优点和缺点。作者认为PaaS云服务具有高度灵活性、可扩展性、成本效益和高效性等优点,但同时也存在一些缺点,如技术难度高、实施复杂、依赖第三方服务、需要投入较多资源等。在实际应用中,PaaS云服务需要根据业务需求和场景,选择合适的架构和技术方案,并注意维护、监控和优化云服务。
近日AWS re:Invent2022隆重召开,作为一年一度的云科技盛会,AWS高级副总裁Pete DeSantis介绍了 AWS 的一些重大工作成果与改进,主要包含硬件、网络、科学和软件四部分。本文将重点介绍Nitro V5、Graviton3E以及SRD网络传输协议方面的创新。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的,因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
来源丨https://www.infoq.cn/article/eIBj9SVgYXoqjlwx*RzU
不知人们是否了解AWS云服务,但很确定到目前为止,每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品,如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是,亚马逊公司还提供100多种可用的云服务,可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示,2017年第四季度,基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%,亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出,“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位,其收入超过四个
用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情,比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效,比如以下几种场景:
图片如何快速部署机器学习模型?本文是机器学习工业部署的 best practice(最佳实践)!详细讲解了如何操作机器学习开源框架 BentoML,帮助研发团队轻松打包机器学习模型,并重现该模型以用于生产。---💡 作者:韩信子@ShowMeAI📘 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/ar
目前,云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能,例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源,也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源,那么肯定是在内部而不是在云中构建。
选自Medium 作者:Vincent Chu 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 近日,Vincent Chu 在 Medium 上发文介绍自己对新一代 GPU 在各类深度学习任务上的测评结果,作者对比了 Paperspace Volta Tesla V100、Google Cloud P100、Amazon EC2 p3.2xlarge(Tesla V100)等云端计算平台,以及 Nvidia GeForce 1080Ti 单卡的成绩,具体测评结果详见全文。 随着机器学习(ML)研究人员和实践者们不断探索
现在AI最火的方向是什么?那必须是AIGC(AI Generated Content,利用人工智能技术来生成内容)。
一直以来,公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全(Cloud Security)是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作,动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书,举办几百几千人安全大会,发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时,用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯(Forbes)2019年的一份报告中,66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年,至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上,而到2023年,至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。
AWS副总裁兼杰出工程师、亚马逊于2015年收购的以色列芯片制造商Annapurna Labs的联合创始人Nafea Bshara非常低调,他的朋友-Annapurna的联合创始人Hrvoye(Billy)Bilic也是如此。
「Inferentia 将会是一款超高吞吐量、低延迟、性能强大,且功耗比极佳的处理器,」AWS 首席执行官 Andy Jassy 在发布中介绍道。
当连续创业者Avigdor Willenz向他前同事Bilik (Billy) Hrvoye和Nafea Bshara的初创公司投资2000万美元时,他不会想到,这家公司后来会以3.5亿美元的高价出售给了亚马逊。再之后,又仅仅过了几年,这次收购就使亚马逊网络服务(AWS)成为了硬件和芯片市场上一个强大的竞争者,并对芯片两强英特尔和AMD构成了威胁。
生成式 AI (Generative AI)已经成为全球范围内的一个重要趋势,得到越来越多企业和研究机构的关注和应用,生成式 AI 的全球市场正在迅速扩大,据 IDC、摩根大通等多家研究机构数据预测,预计到 2025 年,全球生成式 AI 市场的规模将达到 110 亿美元,年复合增长率超过 50%。
去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中,我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文,并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码, Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini(命名为Craiyon),并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion,见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外,应用前景也在逐渐清晰,AIGC(人工智能生成内容)成为了众多科技公司正在尝试的领域。
机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言,程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在
生成式AI作为当前人工智能的前沿领域,全球多家科技企业都在加大生成式AI的研发投入力度。
Ludicolo was a salsa master, he would teach Ash how to move like a god. He would make fun of Ash for being unable to move so quickly, and would even attack him for being weak.
作为中国经济发展的“中流砥柱”,汽车产业正在发生着显著变化,以电动化、智能化、网联化和共享化为代表的汽车产业“新四化”,已经被公认为汽车行业的未来趋势。
作者 | Dana Van Aken、Andy Pavlo、Geoff Gordon 编译 | AI100 数据库管理系统(DBMSs)是所有数据密集型应用的最重要组成部分。但是由于他们包含了数百个配置“旋钮”,因此很难管理。这些“旋钮”负责控制一些因素,其中包括用于缓冲储存器的内存容量,以及将数据写入存储盘的频率次数。机构和组织会经常雇佣专家来帮助他们协调各项目,但是很多情况下,聘请这些专家花费过高。 为了让每个人,甚至包括那些没有数据库管理相关技术的人,都能轻松地配置DBMS,卡耐基梅隆大学的学生
“天下武功,无坚不摧,唯快不破”,相信大家对星爷电影《功夫》中的这句话耳熟能详。实际上,“天下武功,唯快不破”最早出自古龙先生的著名武侠小说《小李飞刀》:“小李飞刀,例无虚发,只出一刀,无人能挡,只因天下武功无坚不摧,唯快不破。”
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
2006年,亚马逊发布全球第一个云计算服务Amazon S3,云计算的商业化时代由此拉开序幕,引发了IT基础设施向按需分配、按需付费的模式转变,直到发展成为今天全球都离不开的IT基础设施。
11月26日至30日,亚马逊2018 re:Invent 开发者大会在美国拉斯维加斯举行。亚马逊推出首款自研ARM架构云服务器CPU Graviton和首款云端AI推理芯片AWS Inferentia,力图走一条自己的云端芯一体化路线。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
网络分割最简单的示例是使用防火墙分离应用程序和基础结构组件。这个概念现在是构建数据中心和应用程序架构中提出的。但如果没有合适的网络分割模型,几乎不可能找到企业案例。
Serverless Computing,即”无服务器计算”,这一概念在刚刚提出的时候并没有获得太多的关注,直到2014年AWS Lambda这一里程碑式的产品出现。通过将无服务器计算的概念嵌入到整个云计算服务的整体产品框架中,无服务器计算正式走进了云计算的舞台。2017年,AWS发布了Fargate产品以充实自己的无服务器计算产品线。
我们曾经分享过一篇文章,云时代的DBA,何去何从?,在文中我们讨论了Oracle最近几年重点转而向云的变革,它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。 云技术改变了数据库领领域的竞争
11 月 30 日,2021 亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正式开启,作为全球云计算产业的盛会,re:Invent 每年坚持发布创新技术和服务、并邀请全球不同行业、规模的客户以及亚马逊云科技合作伙伴分享最新的商业创新实践。今年是 re:Invent 的第 10 年,新产品和新服务依然是讨论的焦点。
作者:Kumar Chinnakali 译者:java达人 来源:http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/(点击文末阅读原文前往) 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起,并在2010年根据BSD协议开源。2013年,该项目捐献给Apache软件基金会,转为Apache2.0 协议。2014年二月,Spark成为Apache重点项目。201
云计算平台在2008年出现在公众面前的时候,我和大多数人一样,并没有意识到这是一场影响深远的技术变革。并不是缺乏洞见,而是因为云计算的概念非常混乱。
Salesforce 的 Einstein Vision 和语言服务部署在 AWS Elastic Kubernetes Service(EKS) 集群上。其中有一个最主要的安全和合规性需求,就是给集群节点的操作系统打补丁。部署服务的集群节点需要通过打补丁的方式进行系统的定期更新。这些补丁减少了可能让虚拟机暴露于攻击之下的漏洞。
AI 的发展脚步会加快,这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说,他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出?会有足够多的数据科学相关工作吗?还是说有可能出现萎缩?接下来,让我们来分析一下数据科学的趋势,并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
终于,亚马逊也加入了全球AI芯片大战。今天凌晨,亚马逊在拉斯维加斯召开的AWS re:Invent大会上,亚马逊AWS CEO Andy Jassy发布了一系列新产品,其中包括针对机器学习定制设计的云端AI芯片Inferentia。
随着数字化时代的到来,云计算已经成为了信息技术领域的重要驱动力,为企业和个人提供了强大的计算和存储资源。本文将探讨云计算的发展历程、核心概念,以及在IT领域的广泛应用。
R语言是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘、机器学习等。今日RStudio发布博文称,已为TensorFlow创建了R接口,使R用户能方便的使用TensorFlow。 在过去的一年中,我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它,最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。 在谷歌开源后的这两年里,TensorFlow迅速成为机器学习从业者和研究人员的首选框架。周六,我们的JJ Allaire在rst
概述 最近几年,特别是随着云计算的发展,出现了行业向后重叠和推动的情况。数据库龙头企业Oracle最近几年重点转而向云的变革,它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。云技术改变了数
Spark拥有一个庞大的、不断增长的社区,还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说,Spark应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算,因为它在许多领域都有广泛的应用,包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。 本文会介绍Spark核心社区开发的生态系统库,以及ML/MLlib及Spark Streaming的Spark库的具体用法,对于企业的各种用例及框架也进行了说明。 数据仓库 对任何业务来说,数据分析都是一个核心环节。对分析型的
作为2014年国际机器学习大会(ICML2014)的合作伙伴,腾讯有幸邀请到大会主席,卡耐基梅隆大学刑波教授(Eric Xing)访问腾讯。访问期间,Eric做客”腾讯大讲堂“带来了题为“ Petuum: A New Platform for Cloud-based Machine Learning on BigData”的主题分享,并参观了腾讯,与相关研究人员展开了深入的讨论。 “大数据”、“机器学习”、“云计算”这三个词想必大家已经耳熟能详了。 但在业界普遍存在的问题是看似“高大上”的机器学
本周一,亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton,目标直指英特尔;
AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。 后来,在运行结构良好的实验时,Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。日前,medium上的一篇文章(http://t.cn/RYLYxXP)为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。后来,在运行结构良好的实验时,Sp
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