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应用性能监控哪个?能够提供哪些服务?

随着云技术和分布式应用的不断发展,目前应用程序已经从一个单一的整体程序演变为了几个系列服务的形式,想要完美运行这些应用程序,就必须要通过应用性能监控,那么应用性能监控哪个好呢? 应用性能监控能够提供哪些服务? 应用性能监控哪个 应用性能监控能够实现程序的业务信息上传,节省程序的业务信息处理时间,并对应用进行全方位的性能监测。很多人都想知道应用性能监控哪个应用性能监控能够提供哪些服务 1、对应用系统进行监视。 对于一些企业开发者来说,想要对应用系统进行监控是非常麻烦的,而应用性能监控系统就能够对应用系统实现完整的监视,如果应用出现了质量问题,就能够在第一时间得到回馈。 2、对应用系统所存在的问题进行反馈。 以上为大家介绍了应用性能监控哪个?腾讯云应用性能监控是企业开发者一个非常不错的选择,能够实现企业应用监控的多种功能。

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【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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    做底层 AI 框架和做上层 AI 应用哪个对自己的学术水平(或综合能力)促进更大?

    ---- 新智元报道 来源:知乎 作者:解浚源、微调 编辑:三石 【新智元导读】做底层AI框架和上层AI应用哪个对自己的学术水平(或综合能力)促进更大?这一问题引起了知乎上不少的讨论。 左手“底层AI框架”,右手“上层AI应用”,如何选择? 对于做AI相关工作的人来说,具体选择做哪个方向,可能是需要深深纠结的一个问题。 知乎上就用户提出了此问题,引起了不小的关注和讨论: ? 而对于中间结果,你无法严格定义什么是正确的,一个的算法不是N个的部分的简单叠加。Hinton就说过,Dropout看起来像个Bug,但是它提高了精度,所以是个“bug”。 回到正题,「底层框架」哪个「上层应用」更好?我的观点是这取决于你所拥有的技能: 底层框架:难点在于封装和性能。比如如何设计API(接口),如何提高运行速度进行优化,如何写好测试保证方法正确。 而上层应用就显得更接地气,可以加深我们对于数据的敏感度,擅长做上层应用的同学也会是职场offer收割机。其实能够做好上层应用并不容易,这需要对于问题的深入理解。

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    【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

    本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台,你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 它包括每个图像和其标签,标签告诉我们它是哪个数字. 让我们使用Deep Cognition Cloud Studio 和 AutoML来生成一个模型来训练这些图像数据,并预测它们是什么数字。

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    二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用

    在本篇内容中,ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型,并部署成web应用。 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端,形成一个可以实时预估的应用,我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序,实际的web应用预估包含下面的步骤: 用户在网页表单中输入数据 处理数据(特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下,首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub

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    手把手教你移动端AI应用开发(三)——部署环节关键代码最详解读

    前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块:如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 本文将为大家详细解读将模型集成到移动端应用的核心代码。其他部署详解后续会陆续推出,敬请期待哦! 集成流程 对所有模型来说,将模型集成到移动端应用的流程是相同的: ? 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现,包含以下操作: ? 生成和优化模型。 看到这里,是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢?飞桨提供了很多的开源模型,有兴趣的朋友可以参考本教程,发挥自己的想象力,开发更多有趣、有意义的应用哈。

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    教程 | 如何利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」图像识别应用

    选自Medium 作者:Zaid Alyafeai 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文创建了一个简单的工具来识别手绘图像,并且输出当前图像的名称。 该应用无需安装任何额外的插件,可直接在浏览器上运行。作者使用谷歌 Colab 来训练模型,并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?

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    零售端部署高精度AI计算机视觉应用程序的新方法

    本文整理自讲座: 大家,我们来自kineticvision,kineticvision是英伟达的服务交付合作伙伴,我们使用数字孪生技术来解决产品开发和制造挑战,我们将分享一种在边缘部署高精度计算机视觉 AI 应用程序的创新方法。 在这里,我们展示了我们架构的基本数据流 我们使用 AI Vision 配置从 AI Vision 生成合成训练数据集,然后使用这些数据集使用 nvidia tlt 训练对象检测和分类模型,然后将训练好的模型部署在边缘使用 到目前为止,我们谈到了训练网络以提高准确性,我和 KineticVision 所做的工作中最重要的元素之一是我们如何大规模部署我们的准确模型,以及我们如何有效和安全地管理我们的应用程序。 一旦配对,fleet command 可以在几分钟内安全地部署管理和扩展整个基础设施的 AI 应用程序。 让我们谈谈我们学到了什么以及接下来要做什么。

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    一款人脸识别AI应用检测你与哪个世界杯运动员长得最像

    挪威新闻机构VG团队开发了一款全新的AI工具,使用面部识别技术,来查找与你的长相最为相似的足球运动员。 人工智能将试图将你的形象与目前参加俄罗斯世界杯的736名职业运动员中的一名相匹配。 总的来说,测试结果非常。这个工具并没有被专业足球运动员迷惑,正确匹配了梅西和罗纳尔多的照片。

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    医疗AI公司绕不开的选择难题:开源框架与专用芯片

    连心医疗算法经理Fisher:我们目前用的主要是Tensorflow以及依据Tensorflow的Keras框架,选择Tensorflow的主要原因是市场占有率大、社区支持,而且最主要的是工业部署非常成熟 近期推出的影像AI专用框架,是一个不错的想法,因为Pytorch和Tensorflow这类框架是针对通用性设计的,在细分领域并不算非常。 汇医慧影算法总监刘鹏飞:这两家的AI芯片我们都在用,目前实时性要求比较高应用主要还是基于NVIDIA芯片,计算量相对少的应用一般基于英特尔的芯片。 AI掘金志:英伟达的硬件和软件包,有哪些优势? 对医疗AI专用芯片的选择,内存是考虑因素之一,同时计算力也是一个考量的因素,在这点上英伟达更有优势。所以选择上,看个人更看重哪个因素。 英特尔的医疗AI专用芯片技术起步比较晚,在技术生态环境上暂时比不上英伟达,研发人员对英特尔系列的AI芯片的应用有一定的上手难度。对英特尔芯片的应用,很多技术人员还处于摸索阶段。

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    Reddit引爆框架决战!TensorFlow遭疯狂吐槽,PyTorch被捧上神坛

    这个没有答案的问题最近登上了Reddit的热榜第一,「甜咸之争」你更中意哪个? 你用pyTorch还是用tensorflow? 我觉得tensorflow非常强大,不管是科研还是工业部署上都有广泛的应用。 我弄不明白,我应该转到pyTorch上吗?还是说都学习?他们到底有什么差别? 我想知道,你用哪个框架,以及为什么不用另一个的原因。 pyTorch派的回答 这位小哥的灵魂拷问可以说是困扰AI从业新手的一个必经难题。这可以类比为php是世界上最好的语言。 ? (人生苦短,我用Keras) 也有网友认为,pyTorch在生产环境的部署远远不如tensorflow,在移动端也没有的解决方案,只适合科学研究。 随着水平的提高,框架已是身外之物,创造出更好,更高性能的模型才是AI之道。

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    即使数据科学家也面临人工智能的威胁

    这也许可以解释为什么当谈到AI的影响时,我们开始看到人们对“自动化技术”使用近似同义词和准委婉语。 当讨论自动化侵入到AI驱动应用程序的开发中时,一些观察者更喜欢使用诸如“操作化”,“生产化”,“扩充”和“加速”等术语。 他提供了一个非常的论述,不仅得益于数据科学提高生产力,而且提供了来自其他供应商的不同解决方案,所有这些都不同程度地将自动化推向了数据科学开发,部署和优化工作流程的方向发展。 Promote工具可以根据不断变化的应用程序需求自动缩放每个模型的运行时资源消耗。 设计师工作流可以设置为自动重新训练机器学习模型,使用新的数据,然后接口促进自动重新部署。 Promote反过来可以通过跟踪当前部署哪个模型版本,并确保在生产中始终存在一个充分预测模型,自动确保模型管理。 也许我不应该夸大自动化的潜力,使数据科学家处于这个尴尬的局面上。

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    再见,Excel!

    的算法工程师却被调侃是数据民工,真让人头冷。 为了解决这个问题,百度 EasyDL 零门槛 AI 开发平台推出了表格数据预测功能,只需要上传 csv 数据,简单的几步操作,就可以获得高精度器学习预测模型,数据清洗、特征工程、参数调优,部署统统帮我们做好 反之,当我们需要很高的精确率时,例如贷款审核等应用场景,就可以适当增加阈值,让模型判断为正的样本具有更高的可信度。 ? 只是这样居然还不够,百度的研发小哥哥们居然还贴心地给你送上特征重要性指标,告诉我们哪个变量对目标影响更大。这下你该知道该从哪个特征下手,来获取更多有用信息了吧。 ? 面向企业用户提供零门槛 AI 开发,一站式支持 EasyData 智能数据服务、模型训练、服务部署等全流程功能,内置丰富的预训练模型,支持图像分类、物体检测、图像分割、文本分类、情感倾向分析、音视频分类

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    没想到学了 MQTT 后,竟然有那么多疑问

    物联网本身也是 AI 和区块链应用很好的落地场景之一,各大云服务商也在纷纷上架物联网平台和服务。 所以我认为物联网是 AI 落地的一个非常应用场景,随着 AI 的迅速发展,物联网这个同样在很多年前就提出的理论和技术,也会迎来新的春天。 请问我部署 Broker 后,怎么实现 Broker 和 Client 的通讯? 根据你使用的语言选择一个 Client 的实现就可以了,在这里可以找到一些主流语言的 Client 库。 Q6. AI+IoT 具体有哪些应用场景? 有很多,除了我在课程里面提到的,拿我公司做个例子:通过摄像头和智能门禁作为前端的数据采集,在后端对采集到的数据进行学习,可以做出一些分析。 比如,发现哪栋楼、哪个单元可能存在群租等。

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    哪里不知道“瞄”哪里,这项AI黑科技,打开手机就能体验

    比如柜子里的化妆品,到底哪个哪个?对着扫一下就行了: ? 这是百度App中的黑科技,也是百度秀出的AI技术新高度。 他说,飞桨移动端部署库还在百度地图、百度网盘和自动驾驶等产品大规模使用。于此来看,百度的移动端产品的AI化,也正在全面铺开。 剩下的四个挑战,都是部署的技术——动态多目标识别——本身固有的挑战。 不仅能够在移动端使用,效果也非常。官方数据,最终帧错误率从16.7%降低到2%。 这一方案也被百度申请了专利。 第三个挑战:使反馈信息和放置在真实世界中一样稳定。 结合百度智能小程序等移动生态中的配套服务,形成了百度独特的AI落地路径。 ? 百度移动生态靠AI形成差异化 如此应用和能力,一方面是百度在移动领域技术变革的直接展示。 怎样用AI来提升用户体验? 但应用于百度App这样的AI技术——比如动态多目标识别,不易被感知,想要落到手机终端,做成一个对用户有用的功能,难度同样很高,挑战不小。

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    选型宝直播实录:微软CRM X 全球顶尖AI技术=?

    写在前面 在人工智能时代,微软凭借深厚的底蕴和顶尖的AI技术,不断赋予CRM和ERP新的含义,不论是在功能模块、行业应用上,还是在云端人工智能应用方面。 二是部署的灵活性,产品本身的性能、可访问性和跨国协同方面的表现。Dynamics能够提供三种部署方式,本地部署、公有云版本、混合部署,充分满足这家企业的需求。 Dynamics CRM平台能够应用AI技术解决多身份标识问题,精确定位到具体客户身份,只有确定用户的身份,才能够针对性的提供更好的服务。 Dynamics应用AI技术,通过设定数据维度和建立数据模型,筛选出有效数据。 微软提供开放的、通用性和兼容性、扩展性的平台,用户可以随时调用微软整个技术平台的云应用、工具和接口。

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    遍览200多个机器学习工具后,我学到了啥

    在16年,谷歌宣布用神经机器翻译来改进谷歌翻译服务,这是深度学习在现实中的首批重要应用中一个。此后,大家开发了各种工具来帮助机器学习类应用部署上线。 整体发展现状 尽管AI领域初创公司很多,但大多数是应用型的(提供商业分析或客户支持等应用),而不是工具型的(打造工具来帮助其他公司开发应用)。 机器学习开发所面临的问题 许多传统的软件工程工具都能用来开发或部署机器学习应用。但也有很多问题是机器学习应用特有的,所以也需要专门的工具。 在传统的软件工程中,写代码部分是难点。 对于机器学习,一般有最多/最好数据的应用就是最好的。因此,大多数公司并不太专注于改进深度学习算法,而是专注于改善数据质量。由于数据可能会快速变化,所以机器学习应用也要求更快的开发和部署周期。 超参数调优很重要,所以有好几个工具就专注于此,但好像没有哪个被广泛接受——因为超参数调优的瓶颈不在设置上,反而在调优过程中所需算力上。 留待解决的最令人兴奋的问题是在部署和服务方面。

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    业界首发行业大模型,提出落地3大关键路径,百度的大模型原来是这么用的

    马还要配鞍,要想让不同算法能力的开发者都能方便、快速地使用文心大模型,全面释放大模型的使用效能,配套一些开发套件、平台并开放一些 API 是非常必要的。 此外,它还推出了飞桨专属云上部署编排工具,仅需两行配置,即可定制云上开发部署环境,用户基于多套件多模型配置模板,可快速完成多模型自由组合,实现 AI 应用高效落地。 训推一体导航图:为开发、训练、部署全流程趟出过千条完整路径 在 AI 实际应用的过程中,模型的部署一直是一个让人头疼的问题。 在去年发布的「推理部署导航图」中,飞桨展示了 300 多条部署通路,深刻诠释了飞桨在打通 AI 应用最后一公里所做出的不懈努力。 飞桨去年发布的推理部署导航图 在今年的 Wave Summit 上,这个导航图升级为训推一体导航图,打通了模型的开发、训练、推理部署整个流程,为 AI 产业应用的落地提供了全流程智能导航。

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    TensorFlow在工程项目中的应用 视频+文字转录(下)

    本周四,雷锋网 AI 研习社邀请了跨国 IT 巨头 Thoughtworks 的资深数据架构师白发川,主讲线上公开课,为大家讲解 TensorFlow 在工程项目中的应用。 我们发现,AI 本来就是依赖于数据的,既然数据的处理能力提高了,AI 一定会迎来非常的发展。这就是目前我们所面临的情况。很多企业会借助于大数据平台来对数据做处理。 成功之后给你部署,把结果以可视化的形式展示出来。这是我们一般项目开发中常用的 CI/CD 工具,那么在一个 AI 项目里,我们会不会做 CI/CD? 其实是会做的。 除此之外的话,除了图像领域、对于 AI 这个概念,很多人提到 AI 大家会想到机器人。而实际上在工业界,机器人应用非常广泛,特别是在仓库来讲,仓储机器人以亚马逊为首开始率先带领这个行业。 我们也可以把 AI 系统和数据系统部署在一块。就是我们同一台服务器里面部署的 CPU,还有数据服务相关的东西。当我们计算的时候,我们的模型训练在 GPU 上,数据处理在其他地方,这也就整合成了一套。

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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