、车辆识别、智能客服、无人驾驶等领域；同时，对传统机器学习算法产生了巨大冲击，一定程度上减少了对特征工程与业务领域知识的依赖，降低了机器学习的进入门槛，使人工智能技术得以普及。 （4）机器学习实验室集群域：基于TOS搭建的容器化多租户大数据机器学习平台，为集团数据中心分析师提供多租户的开发实验环境平台，进行数据探查、业务建模、算法研究、应用开发、成果推广等。 （5）开发/测试/培训集群域：为应用开发人员、系统测试人员、培训师、学员提供多租户的大数据与机器学习平台，为开发商及内部单位提供开发测试培训服务。 图2 迁移前后数据集市业务场景500并发测试性能对比 4.3 基于容器云的大数据与机器学习平台的全面应用 基于TOS实现的多租户新模式，将大数据与机器学习平台组件完全容器化实现，并在TOS提供能力服务。 通过项目立项申请审批后，省分项目组人员在租户空间内，接入访问数据资源，使用平台服务资源，大数据分析工具及机器学习挖掘工具展开数据分析挖掘工作，具体开展数据处理、模型开发、算法应用、应用发布等，在审批验收之后
、车辆识别、智能客服、无人驾驶等领域；同时，对传统机器学习算法产生了巨大冲击，一定程度上减少了对特征工程与业务领域知识的依赖，降低了机器学习的进入门槛，使人工智能技术得以普及。 （4）机器学习实验室集群域：基于TOS搭建的容器化多租户大数据机器学习平台，为集团数据中心分析师提供多租户的开发实验环境平台，进行数据探查、业务建模、算法研究、应用开发、成果推广等。 （5）开发/测试/培训集群域：为应用开发人员、系统测试人员、培训师、学员提供多租户的大数据与机器学习平台，为开发商及内部单位提供开发测试培训服务。 ▲图2 迁移前后数据集市业务场景500并发测试性能对比 基于容器云的大数据与机器学习平台的全面应用 基于TOS实现的多租户新模式，将大数据与机器学习平台组件完全容器化实现，并在TOS提供能力服务。 通过项目立项申请审批后，省分项目组人员在租户空间内，接入访问数据资源，使用平台服务资源，大数据分析工具及机器学习挖掘工具展开数据分析挖掘工作，具体开展数据处理、模型开发、算法应用、应用发布等，在审批验收之后
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如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具，那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。 这个开源平台是使用AWS SageMaker服务模型或通过AWS服务（例如Elastic Container Service（ECS），Elastic Kubernetes Service（EKS）和Elastic Compute Cloud（EC2）甚至是开放式）创建自己的模型部署平台的替代方案。 自动缩放： Cortex自动为API进行负载平衡以处理生产工作负载。 基础架构： Cortex可以在CPU或GPU基础架构上运行推理。 滚动更新： Cortex部署后无需中断即可更新API。 /sentiment-analyzer 图像分类：部署一个Inception模型以使用Cortex对图像进行分类 https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.11
除非您有自己的数据中心或是一个土壕，否则最实际的做法还是租用其他电脑的计算能力，许多云平台 恭候您的光临。如今，您可以在云中租用GPU来训练深度学习系统。 所以您要决定：租用，购买，哪个更便宜吗？ 如果想切换到另一个服务，带不走训练好的模型——您必须在新平台上从头开始训练，并再次承担训练费用。这种类型的服务收取训练期间消耗的运算时间产生的租金，以及训练数据所占的存储空间的费用。 所以要为他们整个云端生态系统买单。 注意：新的谷歌Cloud Machine Learning平台（当前为测试版）似乎是一个让人值得高兴的例外。 如果对深入学习的态度非常严肃，或者如果碰巧身边有一些闲置的计算机，那么从长远来看，这个选择可能比租用别人的电脑更实惠。 •当所有的机器学习逻辑都在服务器上时，很容易移植应用程序到不同的平台：IOS，Android，Web 等。 缺点： •用户需要网络连接权限才能利用程序的功能进行推断。 •需要维护自己的服务器。
Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包，目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。 Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力，并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。 机器学习的资源解读 A.Facebook硬件资源总结 Facebook的架构有着悠久的历史，为主要的软件服务提供高效的平台，包括自定义的服务器、存储和网络支持，以满足每个主要工作的资源需求。 不同服务的机器学习训练平台、频率、持续时间。 计算类型和位置 在GPU进行训练：Lumos, Speech Recognition、Language Translation。 对于机器学习应用程序，这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会，这些机制可以扩展到大量的异质资源（例如不同的CPU和GPU平台，具有不同的RAM分配）。
除非你有自己的数据中心或者非常有钱，否则最好的方式就是租用电脑。有很多云平台愿意为你效劳。如今你甚至可以租用云计算GPU来进行深度学习系统的训练。 这不是单单运用深度学习就可以实现的。 在云端进行训练 这里有两个选择： 通用云计算 托管式机器学习 我们先来看看通用云服务。 工作原理：在别人的数据中心租用一台或多台电脑。 你还要将训练数据上传到云服务平台上。所以你不仅要为租用时长付钱，还要为数据存储空间付钱。 注意：以上讨论只涉及机器学习模型的训练，并不涉及推理预测过程。 但是在使用它们的机器学习云服务时，你还需要使用它们的存储服务，比如数据库服务等等。你必须把训练数据上传到云服务平台，这也是要单独支付费用的。所以，你需要买进的是将会是它们的整个云服务生态系统。 可以随时更新模型 当所有的机器学习逻辑都在服务器上时，将应用程序移植到不同的平台上是很容易的，这些平台包括：iOS、Android、web等。
Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。 我们能用机器学习来更准确地预测客户需求，而不只是依靠直觉或经验原则吗？如果你拥有足够多的历史业务数据，你就可以。在本文中，我们将告诉你怎么做。 机器学习 第一，什么是机器学习？ 当我们使用出租车需求量平均值作为基准时，均方根误差为 12,700，而这个数字就是我们希望用机器学习能超越的数字。换句话说，我们希望机器学习模型所产生的均方根误差低于 12,700。 周四的出租车需求通常较少（纽约市的出租车用车高峰在周末），然而机器学习模型告诉我们由于天气原因这周四会有大量的用车需求。 谷歌云平台使得这类需求预测问题变得特别容易解决。 谷歌云平台中的公共数据集包括来自美国国家海洋与气象局的天气信息。要想更多地了解谷歌云平台和它的大数据、机器学习能力，你也可以注册谷歌云的培训课程。 来源：cloud.Google.com
一分钱一分货，中国用户总是希望用最少的钱买到最好的服务，这有悖市场规律不可持续，况且，共享出行平台均采取动态定价模式，你根本算不过来。 因为它是先收你钱再给你服务，拿到钱之后就可以做许多事情，比如金融服务再比如扩大业务，健身房、理发店许多实体服务都在学习。 学习电信运营商的模式，神州专车是充值返现模式；易到学得更像，直接与乐视合作用户充值就送乐视手机、电视这些乐视生态产品，滴滴借助微信特权发红包成了营销平台，易到更进阶一些直接成了销售渠道。 ? 被乐视控股之后，易到具备跟乐视一样的生态圈编织能力：易到生态包括“平台+服务+应用+终端”四个环节，面向乘客提供出行之外的消费、购物、娱乐等服务，跟Uber+战略类似，只是涵盖范围更大；另一方面，面向司机则提供维保服务 四大共享出行平台的扩展思路，差异是非常巨大的：滴滴专注于水平扩张，围绕用户出行一个点做精做细；优步在司机端布局少，用户端却希望能够从交通切入到生活、旅游等O2O服务；易到在乐视加持下大玩生态模式，在乘客端将出行与电商结合做得有声有色
本轮投资方：经纬中国，银泰嘉禾 March 08 云丁网络 5100万人民币 B+轮 云丁网络是一家智能家居、智能生活硬件技术公司，产品包括面向家用的丁盯智能门磁、丁盯安全门锁，以及面向公寓（长租 、短租）的安全门锁公寓版和平台解决方案。 本轮投资方：银杏谷资本、林耐资本、德同资本 March 10 艾米机器人 1500万元人民币 A轮 一家科技型创新公司，集研发、生产、销售家庭服务机器人、养老服务机器人和医疗服务机器人于一体。 本轮投资方：芳晟基金 March 11 众盟科技 数亿元人民币 B轮 一家中小企业移动精准营销服务平台，对微信公众平台提供营销推广服务的第三方平台，依托智能硬件与大数据，汇集海量移动媒体资源，为企业提供移动互联网精准营销与大数据应用服务 March 09 谷歌收购Kaggle 金额未透露 Kaggle是一个数据科学和机器学习平台。目前平台聚集了大约50万数据科学家，是开展数据科学和机器学习竞争的实际基地。
我猜测，线下的合作机构可能包括小贷公司、租车公司、房屋中介等可能产生业务协同的机构，线上的合作对象则有更多可能性了，比如各种互联网金融服务商。 机器学习是平台的核心 采集数据的目的是通过相应的数据分析和挖掘技术输出每个人的信用评估结果。 但是，这都是些基础规则，而且是基于现有数据和经验生成的。一旦充入大量新数据，这些既有规则引擎则会发生变化。无论是修订现有规则还是获得新的规则，都需要通过机器学习来实现。 当然，机器学习是一个动态的过程——要通过不断加大数据变量来修正机器学习的模型。只要池子里变量的维度多到一定程度，模型就会趋于稳定。 只要数学逻辑正确，采用的变量越多，模型就越准确。而且，数据维度的不断丰富也能让机器在不断学习的过程中变得越来越智能。 宜信的第一批机器是在今年 4 月上线的，里面正跑着数以万计的变量。
通过对GPU虚拟机的支持，浪潮OpenStack AI云平台能够以多租户的形式，按需分配异构计算资源，从而实现AI敏捷开发。 同时，多租户任务排队策略、资源分组优化策略、租户资源配额集均衡策略以及GPU共享策略等精细化调度策略，也进一步提高了GPU资源的利用率。 ? 一方面，AIStation内置优化的Caffe-MPI、TensorFlow-OPT等深度学习分布式框架，能够有效提高模型训练的扩展性，同时内置的高性能深度学习容器镜像针对Xeon SkyLake + Tesla GPU + 25G Ethernet环境予以深度优化，可充分发挥GPU计算性能，平均训练速度提高30%；另一方面，AIStation整合了训练数据、模型文件、计算资源，可提供多机并行训练服务和模型可视化工具 浪潮AI&HPC总经理刘军表示：“浪潮OpenStack AI云平台为用户提供了面向未来的云+AI融合基础架构，使其在开源云平台上能够简单、快速构建易用、先进、完整的AI开发环境，赋能更多行业快速利用人工智能技术进行产品服务开发
有一位资深“卷王”，满世界租GPU已经租出了心得。 去大型公有云整租服务器比较贵，现在有一些面向个人的云平台就便宜多了。 个人云上可以方便的租单卡，按小时租，使用起来比较灵活。 而且要找那种主做机器学习市场的，在国外有vast.ai，国内有矩池云、恒源云、AutoDL等。 还有一些常用的开源数据和预训练模型，比如ImageNet、BERT之类，免去下载上传的烦恼。 除了该有的显卡、工具，这个平台还有一些别处没有的功能和服务。 最有意思是升降配置和实例迁移。 实在不行，平台还支持邮寄硬盘。 讲道理，一般来说只有像谷歌、亚马逊这样的大平台才会提供这个服务。 届时仅需提供学校邮箱即可。（代金券会发到邮箱里） 如果你本来没什么deadline要完成，要不向卷王同学一样报名个机器学习比赛去卷一卷？ 毕竟优惠活动是限时的，过了春节就没了。
经过6个月的建设，大连市房屋租赁公共服务平台于2016年11月9日上线试运行，作为全国首个房屋租赁领域的公共服务平台，得到了住建部领导的高度认可。 紧接着十九大的召开，习大大提出“房子用来住的，不是用来炒的，建立租购并举的住房制度”，一下子把住房租赁推向前所未有的高度，整个政府租赁市场活了，紧接着平台也活了，一下子进入到风口行业，各类融资平台、资本开始找寻热点进行投资 我们没有被资本和热度冲破头脑，我们依然稳步前行，不断丰富平台功能及服务内容，对接更多的政府部门、企业机构、百姓公众等，并于2017年11月9日举行一周年的工作成果汇报会，发布了大连住房租赁领域的首个大数据共享平台 作为有社会担当及责任感、使命感的公司，我们不断学习、不断完善服务内容及服务理念，强化平台技术能力，突破创新，形成企业的竞争优势，总结来看，我们有以下几方面的优势： A、时间优势（介入住房租赁市场较早 C、公共服务（租赁备案：影响保障房申请，子女入学，租房补贴等;居住证：类似于大连户口的待遇）（落实租购同权） D、租金分期（由银行提供信用卡分期，支持12家银行机构，非P2P或互联网金融，
定位 网络Overlay组网里的服务器可以是多形态，也无需支持Overlay功能，所以网络Overlay的定位主要是网络高性能、与Hypervisor平台无关的Overlay方案。 2. 2）数据平面自转发模式：控制器负责Overlay网络的灵活部署，转发表项由Overlay网络交换机自学习，即VXLANL2 GW上自学习主机MAC和网关MAC信息，VXLAN IP GW上可以自学习主机 主机Overlay方案适用于服务器虚拟化的场景，支持VMware、KVM、CAS等主流Hypervisor平台。主机Overlay的网关和服务节点都可以由服务器承担，成本较低。 MAC地址学习 本地MAC地址学习：指本地VTEP连接的本地站点内虚拟机MAC地址的学习。 6.3 Overlay网络虚机迁移 在虚拟化环境中，虚拟机故障、动态资源调度功能、服务器主机故障或计划内停机等都会造成虚拟机迁移动作的发生。
作者薛磊，腾讯高级软件工程师，服务于腾讯星辰算力平台，是Kubeflow的maintainer以及Volcano、 Kubernetes等其他开源项目的贡献者，致力于通过开源项目以及云原生架构改进AI基础架构 [utwpk82tkr.png] 比如我们玩的《王者荣耀》或者下围棋，背后所对应的就是用强化学习训练出来的一个机器人，玩游戏没有队友陪同时，机器人可以满足我们对战合作等游戏需求。 Kubeflow自从2017年底发布，目前逐渐成为主流的在Kubernetes上面跑机器学习、深度学习等训练或者推理任务的主要工具。 但在Kubeflow里面，Operator主要用来管理机器学习或者深度学习里面的任务。 那么它能帮用户做什么呢？ 当整个资源打通以后，怎么提升资源利用率？而且通过前面介绍的多租户的机制，让用户也不用感知到。 在深度学习或者机器学习场景下，大部分任务都需要批量调度功能，也就是需要保证多个Pod同时地调度。
云迹科技成立于2014 年，是一家商用机器人研发商，研发了智能商用服务机器人润，智能移动平台水滴，大屏展示交互机器人云帆、社区物流机器人追风以及机器人服务解决方案阿拉丁系统，服务于住宿业、物流运输业、行政服务机构 首汽约车CEO魏东表示，这次领投的百度和蔚来资本，其旗下各自的DuerOS和Apollo平台、电动汽车及生态资源等，将能帮助首汽约车初步构建出“资本＋智能汽车＋AI＋品质出行平台”的出行生态。 首汽约车是一个定制化网约车平台，主打中高端市场，同时面向企业及机关用车需求，提供即时叫车、预约叫车、代人叫车、接送机、日租半日租等服务。用户可通过手机应用终端、客服电话、网站三种方式进行预订。 本轮融资资金将主要用于加大人员和技术投入。 异乡好居是一个留学生租房买房平台，其APP用户近百万，平台上可租床位数超过200万，可购买物业共36万套，现已覆盖英、美、澳等7个国家。 高木学习是一个面向K12基于大数据的人工智能辅助学习平台，对知识体系的抽象提取和用户的行为数据的分析，找出用户对于一个知识体系的理解程度，并动态指导其接下来的学习方案，目前有学生、教师、家长三方的需求入口
四大核心资源&服务 新一代人工智能开放科研教育平台将深度聚焦科研、教学与生态，面向中国高校提供技术支撑平台、工具、数据和课程四大核心资源和服务。 OpenPAI 是由微软亚洲研究院和微软（亚洲）互联网工程院联合研发的，支持多种深度学习、机器学习及大数据任务，可提供大规模 GPU 集群调度、集群监控、任务监控、分布式存储等功能。 此外，用户通过自定义 Job 容器即可支持新的深度学习框架和其他机器学习、大数据等 AI 任务，具有很强的扩展性。 多租机制，可通过 Launcher Server 为服务作业的运行保驾护航。 兼容AI开发工具生态 平台实现了与 Visual Studio Tools for AI 等开发工具的深度集成，用户可以一站式进行 AI 开发。
腾讯云企业级容器云平台TKE，弹性容器EKS，以及服务网格Tencent Cloud Mesh，基于成熟的Kubernetes技术和生态，帮助企业实现容器的混合云部署，并为用户提供了开箱即用的云原生服务网络管控平台 ，并对外发布了TBDS等大数据系列产品，在数据库、大数据及机器学习领域有超过15年的工作经验。 大量的模块是有状态服务，在使用Kubernetes为其进行容器化部署时，Pod升级需保持共享内存、长连接服务。 Kubeflow Pipelines，腾讯内部的机器学习工作流已经迁移到了Kubernetes。 在Virtual-Kubelet的帮助下，用户可以在一个隔离的环境中使用加速硬件来训练他们的模型。分布式机器学习作业可以通过API和/或扩展kubectl命令行配置和触发。
还在用GPU挖矿？那你可就亏大了。 最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。 ? 有GPU又嫌挖矿赚得太少？ 可以在这个平台上共享自己的计算资源，帮助别人搞AI。 收益是挖矿的3到4倍！ AI开发者们在平台上租用共享出来的GPU，价格又只有AWS的1/5。 穷学生 这个简直像福利一样的平台，是穷学生Sharif Shameem和两位小伙伴的业余项目。 Shameem在Reddit上发帖介绍说，他们建立这个平台，是受到自己经历的启发。 作为正在研究人工智能、深度学习的穷学生，Shameem总是要用GPU来训练神经网络，可是AWS和Google Cloud都好贵，那点学生优惠又根本不够用。 “老师，这个学期的期末作业我能晚点交么？ 对于开发者来说，用Vectordash和用其他云服务差不多：租用了GPU实例，就能拿到供连接用的IP地址和SSH密钥。 我们来看看这段视频演示： ?
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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