随着云计算历经十余年发展的趋势,但一些企业仍在适应。和大多数不熟悉的事情一样,对云计算技术的误解和谣言迅速传播,这在开发人员或IT专业人员讨论业务迁移的可能性时可能会产生问题。
虽然当前国内 AI 技术逐渐成熟提升,服务种类不断丰富,但是在 MEC 与人工智能结合进行开发和应用时仍然面临着技术不达预期的问题。究其原因,主要归纳为以下几方面:
如今,人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑,这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解,并获得真相。
这两年 AI 势头发展有些迅猛,大山所在公司是传统行业,他们的高管也想着用 AI 来降本增效,都说 ChatGPT 是 AI 的翘楚,于是高管决定先让员工从使用 ChatGPT 开始
提到训练 AI 大模型,总能让人想起动辄几百上千块 GPU、天价训练费用、只有几家大厂才玩得起,普通 AI 玩家看着铺天盖地的大模型新闻只能默默流泪~
在云计算的早期,业界的专家们就对公有云和私有云的优缺点进行了大量的讨论,以帮助企业做出更好的选择。现在大多数企业不再是需要从公有云或者私有云中作出选择,企业现在是两者都有的混合云,甚至混合云和多云已经
在云计算的早期,业界的专家们就对公有云和私有云的优缺点进行了大量的讨论,以帮助企业做出更好的选择。 现在大多数企业已经不再需要从公有云或者私有云中作出选择,企业现在是两者都有的混合云,甚至混合云和多云已经成为常态。 但是想要建立一个真正的混合云,并且要将公有云和私有云环境加以整合,将会给企业带来极大的挑战。Evaluator Group董事总经理兼分析师Camberley Bates表示: “如果最终用户没有考虑到他们正在构建的混合云以及混合云要运行的应用,通常这种情况下企业都会构建失败。” 那么哪
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。
Serverless 作为近几年兴起的新概念,相信不少人都对其有所耳闻,但究竟什么是 Serverless?它真的不需要服务器了吗?传统业务到底如何和 Serverless 适配呢? 本文将通过 WordPress 建站场景,为您介绍基于 Serverless 的低成本、高性能的全新建站方案。
“如果你正在运营任何依赖于数据结构或网络管理的业务,那么云计算能够为你提供的优势是不可否认的。”BMIT的首席营销官兼业务发展专员Jack Mizzi说。 云计算的概念很容易理解,不过我们可以从另一个
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。
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。
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。
云原生架构(Cloud Native Architecture)指的是一种在云环境中设计、构建和运行应用的方法。它利用云计算的弹性、可伸缩性、自动化和快速迭代的特性,通过微服务、容器、服务网格、不可变基础设施和声明式API等技术,实现应用的快速开发、部署和管理。
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。
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:
在刚刚结束的 PingCAP 用户峰会 2023 上,PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇分享了题为“创新涌动于先”的演讲, 全面解析了 AI 时代 TiDB 的演进方向,宣布 TiDB Serverless 正式商用,并携手用户代表发布了面向中国企业级用户的平凯数据库 。以下是演讲实录全文,阅读需约 8 分钟。
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
---- 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
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!
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。
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
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。
我们来介绍一下 Kamal,它是基于 Docker 实现容器部署的 Capistrano。相比于 Kubernetes 或 Docker Swarm,它提供了更简单的替代方案。
在人工智能迅猛发展的今天,越来越多的个人开发者和企业希望能够利用AI技术来提升自身的竞争力和创新能力。本套课程将带领你使用Django和国内免费的大模型API(课程中使用的是讯飞星火大模型)搭建一个属于自己的AI网站,从基础知识的掌握到项目的部署,让你能够全方位了解AI技术在实际应用中的操作和实现。
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
语一个新的类别——CNAI(云原生人工智能)[1]——已被添加到CNCF 全景图[2]。
在过去的几年中,"云"作为明星热词站在了各种新潮技术之中,你可能使用过,但说不清它的原理;或者是没用过,但听过它的大名;也可能连它的名字都没听过,但你对这只蓝色鲸鱼一定十分眼熟。作为一名技术人员,只要你在这个软件行业里摸爬滚打,就一定对他有不同程度的了解。
过去的2023年,作为AI元年,大模型大爆发,呈现百家争鸣的局面,迭代速度也日益加快,openAI的GPT-5都已经提上日程,AI的进步已经远超人们的认知。当然,作为国产AI之光的科大讯飞公司发布的星火认知大模型,升级到v3版本后,各项综合实力已经有了很大提升,足以媲美GPT-4。
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
注:原文是 FirstMark Capital 的 Matt Turck 的文章。本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在
尽管云计算逐渐被行业所接受,但对于云计算的困惑,可能更多的还是围绕它对IT组织架构方面的影响。很多人都认为云计算仅仅是一种影响企业某些方面的技术进步。比如,CIO会认为通过虚机自助服务云计算能帮助开发者做更多工作。也有些人会认为云计算是一种能够降低成本的基础设施。 那么云计算对IT架构究竟会有什么影响呢?通过简单的整理介绍,IT管理者需要关注以下几个问题,也是IT机构在面临云计算时须变革的地方。 解脱遗留应用束缚 如果你想推进各种技术和遗留应用程序(legacy application)留下的债务,那么为云
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。
在喜新厌旧的技术初创企业界,已有 3年 历史 “大数据” 听起来似乎已经过气了。虽然 Hadoop 在 2006年 已经出来,但 “大数据” 这个概念大概是在 2011 到 2014年 左右才真正火起来的。也就是在这段时间里,至少是在媒体或者专家眼里,“大数据” 成为了新的 “金子” 或者 “石油”。然而,至少在我跟业界人士交谈中,大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。2015年 可能是数据领域的那些酷小子转移兴趣,开始沉迷于 AI 以及机器智能、深度学习等许多相关概念的年份。 抛开不可避免的
腾讯云高性能应用服务 HAI 是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置,便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中,根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源,以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。
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。
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。
深度学习经过多年发展,AI 已经深入人心。在图像、文本、视频、语音等领域,AI 已在各行各业落地应用。我们熟知的自动驾驶、语音助手、智能质检,背后就大量运用了 AI 技术。
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。
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。
作为连接物、人和信息资源的智能系统,物联网实现了对物理和虚拟世界信息的处理,伴随着 5G 技术的成熟,物联网正在快速发展并渗透到我们衣食住行的各个方面,给我们的生活带来智能和便捷。
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:
现在AI技术有了长足的进步,算力正在变得越来越便宜,软件和生态变得越来越成熟。所以把AI引进了ISP技术,会有哪些优势和难度呢?
云计算是一种基于互联网的计算方式,它提供了共享的计算资源和数据给计算机和其他设备。以下是云计算中一些常用的概念:
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