大家好，我是鱼皮。昨天不是给大家分享了我自己做的 AI 自动回复机器人嘛，其中提到了一点 —— 我是用了一个国外的 免费 容器托管平台来部署这个项目的。 如下图： 就有小伙伴留言问我了：鱼皮 gie gie，你说的这个免费平台，真的免费么？我怎么用它来部署自己的项目呢？ 当然，这个平台不仅能免费部署项目，还支持一键部署项目，而且更关键的是，部署在这个平台上的项目，可以访问到一些国外的接口，比如最近异常火爆的 Open AI（ChatGPT）！ 这个平台就是 Railway，和之前给大家分享过的 Verc
物联网（IoT）平台和人工智能（AI）技术的结合可以创造出许多具有创新性和实用性的应用。这种结合使得物联网设备能够更智能地工作，提高效率和准确性，并为用户带来更优质的体验。以下是物联网平台如何结合AI开发应用的一些关键步骤和考虑因素：
此体系结构中的大多数资源使用基本定价层或消耗定价层。 消耗定价基于使用量，这意味着你只需为使用的部分付费。 完成本文将收取一定费用，但费用极少。 完成本文后，可以删除资源以停止产生费用。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。
DevOps和云原生的概念兴起之后，似乎是在突然之间，工程师们不得不掌握数十种不同的工具、Helm charts、Terraform模块等，仅仅是为了在多集群微服务的多个环境中部署和测试一个简单的代码更改。
先来聊一下关于AI绘画的发展情况，近年来AI技术在绘画领域取得了巨大的突破，为绘画创作注入了全新的活力，以及各种插件，比如animatediff、instantid、controlnet、roop等如“雨后春笋”般涌现，这些插件通过引入动态演变、个性化头像生成、精细控制和图像循环等功能，极大地丰富了AI绘画的各种能力，给AI绘画注入了无限的力量。
要问近期AI界有什么“爆火”话题？“大模型”首当其冲。以GPT-3、Switch-Transformer为代表的大规模预训练模型纷纷问世，仿佛一夜之间开启了AI大模型的春天。 参数规模的提升不仅提高了模型训练的难度，也让应用部署变得更加棘手，对很多“普通玩家”来说，AI大模型似乎还停留在概念阶段。 其实，有这样一个大模型——百度ERNIE 3.0 它懂平仄、会押韵，不仅能用几秒做出一首好诗，还会根据你的心情定制歌词。 从2019年起，百度就一直用海量的通识知识培养ERNIE。目前，百度ERNIE已经升级到3
腾讯云出了个——高性能应用服务HAI_GPU云服务器，有了这个服务器我也能跑一跑【stable diffusion】 来生成一些想要的图片啦——开心。
最近在业务中有一个生成一批音频的需求，尝试使用有道开源的 EmotiVoice 项目来实现。然而，在部署 EmotiVoice 的过程中，CUDA 和 PyTorch 环境配置总是有问题。经过一天的斗争，决定寻求其他解决方案。在同事的推荐下，了解到腾讯云还在内测的高性能应用服务 HAI。通过使用 HAI，整个部署过程变得无比丝滑，迅速完成了任务。这里记录一下整个过程。
近年来，AI 与人类的生活越来越紧密，慢慢变得无处不在。那么提到 AI ，我们会想到什么？小编最先想到的是机器人。早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不
AI 时代已经到来，与其说这是一个技术变革，不如说这是对我们工作和生活方式的全面升级。很多人已经听说过 Stable Diffusion AI 绘图和 Meta 公司推出的免费大语言模型 Llama 2，它们代表了当今最前沿的技术水平。但对于绝大多数人来说，尝试和体验这些前沿技术仍然有着较高的门槛。
今年，看似逐渐成熟，平滑走向落地的云计算的内部其实正发生着“激烈”的变化。2018年，云计算厂商们都在不遗余力的抢占“地盘”，与此同时，云技术也在落地过程中不断的进化以便更好的满足客户需求。
从早期手动加脚本的部署方式，到后来自动化工具（chef, puppet, saltstack, ansible等）的出现，再到如今DevOps的盛行，企业应用部署正式进入平台部署阶段，CD（持续部署）已经成为企业对应用部署的标准需求，运维的交付也不再是以周或天为单位，而是以分钟为单位。 本文主要介绍自动化工具Ansible，及其在普元DevOps平台中的应用部署和日常应用部署中的实践。 本文目录： 一、如何选择合适的自动化工具？ 二、Ansible架构图及工作流程 三、DevOps基于Jenkins+Ans
在当今快速演进的技术景观中，云原生架构已经成为推动企业创新和敏捷性的主要力量。核心技术如Docker容器、Serverless计算、微服务架构，不仅重塑了软件开发和部署的方式，而且也重新定义了如何构建、运行和维护现代应用程序。这篇文章以《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》为例深入探讨这些技术如何协同工作，以及它们如何共同构成了一个强大、灵活且可扩展的云原生生态系统。
最近获取到了腾讯云的的 Serveeless Stable Difussion 的内测资格，部署一个无服务器版本的 SD Web UI，总体体验比较良好。
先来了解一下腾讯云HAI的产品介绍，根据腾讯云官方的介绍，腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor，HAI)，是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品，为开发者量身打造的澎湃算力平台，以确保用户获得最佳性价比。没有复杂的配置，就可以享受即开即用的GPU云服务体验。
本文对 Kubernetes 中的三种重要控制器——Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 进行了深入剖析，探讨了它们的功能和适用场景。Deployment 控制器作为最常用的控制器之一，提供了声明式更新机制和滚动更新策略，适用于无状态应用的部署和管理。ReplicaSet 控制器主要用于管理 Pod 的副本数量，适合固定副本数的应用部署和简单的水平扩展。StatefulSet 控制器则在部署有状态应用方面发挥着重要作用，提供了稳定的网络标识和持久化存储，适用于数据库和分布式系统等有状态应用的部署。结合最佳实践和注意事项，本文强调了根据应用需求选择合适的控制器的重要性，以确保在实际应用中能够充分发挥控制器的优势。
8月15日，腾讯云发布一站式云端开发工具Cloud Studio ，支持开发者利用Web IDE（集成开发环境），实现远程协作开发和应用部署。
用了HAI，不仅能自动配置性价比更高的GPU算力，还支持“一键部署”最头疼的依赖环境。
Helm Hooks 是 Helm Chart 的一个强大功能，允许开发人员在 Helm Chart 的生命周期的关键点执行自定义操作。这些操作可以包括安装、升级、删除等事件的前后进行任务，例如数据迁移、备份、测试等。
深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速、异构计算等方法突破瓶颈，即分别在算法模型、计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的手段：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
高等院校的科研实验室研究方向多、领域广，是推进全球科技发展的前沿力量。在地质分析、分子模拟、冷冻电镜、光子与声子结构分析、光力学研究、量子学研究、结构流体仿真等领域往往会涉及大量特殊的科学建模和计算需求。 目前，众多高校、科研机构的科学计算数据中心还是自行搭建的，虽然可针对特定应用做定制化，但部署周期长、投入成本高。 有没有 GPU 加速计算平台的更好选择呢？ 为了更好的服务学术机构，4月28日，丽台科技携手英伟达推出《利用 NVIDIA DGX 系统轻松打造 AI 科学计算平台》公开课，通过本次公开课，您
很早就关注serverless了，刚开始关注serverless，不是因为它是新技术，也不是有什么特性吸引我，只是因为他们宣传serverless是“无服务器”，作为一个运维，服务器都没了，还搞毛线
导语 | 中心云计算正如火如荼竞争着，边缘云竞争又开始了。本文主要内容是介绍掌握业务上云必备知识云计算及服务模式；以及基于边缘计算“云-边-端”的框架，理解软硬一体解决方案；再结合在自动驾驶场景下的交付落地，了解“边缘计算+5G+AI”能做什么。 引言 （一）云计算定义 云计算的概念是Google CEO埃里克于2006年提出的，同年AWS成立云计算落地。根据美国国家标准与技术研究院NIST定义，云计算是一种按需使用，按量付费的服务模式，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，可配置的计算资源共享池。 （二）服
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
---- 云计算的进一步发展，正在推动“云上开发”成为新范式。 Cloud Studio 一站式云端开发平台（https://cloudstudio.net/），支持开发者利用 Web IDE（集成开发环境），实现远程协作开发和应用部署。 传统开发模式中，开发人员需要在本地配置开发环境，不同团队分模块开发，开发完成后再与运维团队协作完成应用的部署。这也是为什么，疫情期间很多程序员需要搬着主机电脑回家。Cloud Studio 相当于将本地开发环境搬上了云端，让开发人员可以远程查看、编辑、部署代码，就像使用
iPad 有个口号，就是“买前生产力，买后爱奇艺”，使用 iPad，配合 Procreate 来作画体验还可以， 如果你想让你的 iPad 可以编程，你却不得不为之花费时间和精力，我搜了网上的教程，大致可以总结为以下 2 步：
前面写过很多私人的一些智能应用部署方法了，但都只是仅限于文字的内容。今天这款容器就厉害了，可直接用容器化部署AI绘画。该项目通过代理MidJourney的discord频道，从而实现api形式调用AI绘图，所以并不需要占用本地资源，但是如何连接到discord就需要你自己去想途径。如果你这一步都无法跨过，那么只能说目前的AI相关前段技术你可能都比较麻烦。
何鹏飞，腾讯云专家产品经理，曾作为容器私有云、TKEStack的产品经理兼架构师，参与腾讯云内部业务、外部客户容器化改造方案设计，目前负责云原生混合云产品方案设计工作。 胡晓亮，腾讯云专家工程师，专注云原生领域。目前负责开源社区TKEStack和混合云项目的设计和开发工作。 前言 混合云是一种部署形态，一方面企业可从资产利旧、成本控制、控制风险减少锁定等角度选择混合云。另一方面企业也可以通过混合业务部署获得不同云服务商的相对优势能力，以及让不同云服务商的能力差异形成互补。 而容器和混合云是天作之合，基于容
在2024年2月26日的世界移动通信大会上，英特尔发布了全新的平台、解决方案和服务，涵盖网络和边缘AI、英特尔®酷睿™Ultra处理器和AI PC等。
AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是为中小企业及开发者提供的一项重要工具，它致力于以高效的方式快速部署AI应用需求。其架构基于先进技术构建，提供了强大的技术支持和灵活的架构，使得用户能够在开箱即用的环境中部署主流AI模型，并获得快速、稳定且弹性的计算服务。
背景 随着 5G、物联网设备的爆炸性增长以及智能终端不断增强的计算能力，带来了前所未有的数据量，传统的中心集中式计算捉襟见肘。“新基建”战略的实施，工业互联网、车联网/自动驾驶、智慧交通、云游戏及 VR/AR 等标杆应用引领产业融合，企业上云常态化，催生出分布式云，混合云，边缘云等概念。Gartner 预计到2025年，超过 50% 的组织将在其选择的地点使用分布式云选项，从而实现业务模型转型。企业生成的 75% 的数据将在传统数据中心或云之外的，更接近最终用户的边缘创建和处理。 云计算行业正在迎来了新一
NVIDIA于今日发布AI-on-5G方案，并宣布将与谷歌云合作，建立一个 AI-on-5G 创新实验室，以期加快为企业、智慧城市和智能工厂开发和部署基于 AI 的解决方案。
4、启动 高性能应用服务HAI 配置的 ChatGLM2-6B WebUI 进行简单的对话
最近在地铁上刷某乎的时候看到关于Cloud Toolkit教程，一键式研发部署神器。正巧我最近在腾讯云上买了一台云主机，准备把我的SpringBoot CRUD项目给部署上去，所以我立马体验一波。
来自分贝通、能链集团、奇安信、北京值得买等多家企业的核心开发运维技术精英们应邀参加。
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
本文目录： 一、企业应用的部署发展 二、普元容器云与DevOps的部署设计 三、面向微服务的部署设计 四、容器组装化部署 五、容器云集成之路 六、结语 一、企业应用的部署发展 企业应用，指的是那些部署
看着这个标题我就想笑，原来的标题是，如何做好多轮对话管理，然后我就默默的加了个引号，用于断句。
腾讯云 Serverless 云函数 SCF 基于广大用户的需求，推出基于 Serverless 的 Stable Diffusion AI 绘画应用部署服务，帮助用户更低门槛上手应用 Stable Diffusion，数秒即可出图。不管是美术、设计、开发、策划等非技术人员 ，还是喜欢 DIY 的开发者们，亦或是企业业务定制化需求，皆可使用这款 AI 绘画效率工具。
在很多项目的发展初期，都是小型或者大型的单体项目，部署在单台或者多台服务器上，以单个进程的方式来运行。这些项目随着需求的递增，发布周期逐渐增长，迭代速度明显下降。传统的发布方式是：开发人员将项目打包发给运维人员，运维人员进行部署、资源分配等操作。
随着各类大模型和深度神经网络涌现，如何制造出满足人工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片，已成为国际前沿热点。中国科协发布的2023重大科学问题中“如何实现低能耗人工智能”被排在首位。
虽然新出的一些算法号称“完胜”“吊打”某某某算法，但YOLOv3 仍是被推荐最多的。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，肖嵘发表主题演讲《创「芯」时代 打造自进化城市智能体》，在演讲中，他主要介绍了自进化城市智能体，并介绍了云天励飞最新研究成果及成功案例。 以下为肖嵘在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 现在，人工智能快速应用的过程中会遇到大量的长尾应用算法，很多开发者忙着做调参，如今有许多新的调参方法，使调参这件事变得越来越简单、方便。另外还有标注问题，做新场景、新场景适应模型等都面临很多困
NVIDIA发布了TensorRT 4，其新功能可加速GPU上神经机器翻译（NMT）应用的推断。
1月19日，开源容器集群管理平台KubeOperator发布V2.3版本。KubeOperatorV2.3版本新增了Kubeapps的定制版本——Kubeapps Plus应用商店，并且增加对NVIDIA GPU和Local Persistent Volumes的支持。
网络功能虚拟化在服务提供商中愈发成熟，2017年有许多成功部署NFV的例子。2018年，服务提供商将继续投资NFV，将部署范围扩展到新的应用程序和部分网络，扩展现有系统，实现更复杂的多厂商虚拟网络功能或VNF。
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