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
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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
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。
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
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。
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。
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。
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。
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:
真的没想到... 1 黑马 大家知道,我是一个云服务器爱好者,毕竟做个人站长也快十几年了,一直在使用各种云服务产品。 最近我研究了一下,中国云服务市场近5年的市场份额变化,其中有一家公司特吸引眼球。 这个公司就是华为。 给大家看看数据吧,2017年,中国公有云市场华为云排在前十名之外,2018年,提升至第八,如今排名中国第二。 硬生生,华为成为中国公有云市场中最大一匹黑马。 大家估计也挺好奇,华为这 5 年都做了什么,从一个市场份额 Others 到现在中国第二。 再给大家看一个数据,全球有云计算
1.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介[1]2.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s[2]3.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad[3]4.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portainer[4]
云计算在出现16年后,已经成为IT领域的标配模式。它易操作、存储量惊人、对用户来说几乎无处不在。它不仅成就了世界上最大的公司,同时也给小公司提供支持。云改变了服务供给双方的经济模式,同时带来更多新的机遇。
通过数据虚拟化打破数据孤岛, 通过利用SQL Server PolyBase, SQL Server大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询外部数据源。SQL Server 2019引入了到数据源的新连接器。
一年前,人们认为容器可能会终结OpenStack,然而事实却证明,容器与OpenStack不仅互补,而且正在迅速地被整合。
9月,全新的 openEuler 21.09 正式发布。openEuler 21.09 是欧拉正式升级面向数字基础设施的开源操作系统后的第一个社区创新版本,基于一套操作系统架构,支持多样性设备、应用一次开发,覆盖全场景。面向数字基础设施的开源操作系统 openEuler,联手面向万物互联的智能终端操作系统鸿蒙,进一步打通数字全场景。伴随 openEuler 社区的快速发展,面向场景化的 SIG 不断组建,openEuler 的应用边界从最初的服务器场景,逐步拓展到云计算、边缘计算、嵌入式等更多场景。
公元 200年,官渡之战后。死敌袁绍的残兵败卒远逃塞北,劳师远征还是穷寇莫追,曹操陷入纠结。鬼才谋士郭嘉建言道:“用兵贵在神速!远征千里之外,辎重多、行军慢,敌人定会有所察觉。不如留下笨重的物资,轻车简从昼夜兼程,攻敌不备定可一战功成。”
在提倡数字化转型的时代背景下,企业业务快速发展,跨区域的多云集群成为数据中心建设的基础架构,多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等需求场景随之出现,如何统一管理多云多集群下的 Kubernetes 应用,将云原生下沉实现云边端一体化,成为了国内外技术厂商和云原生社区努力实现的目标。
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
ASP.NET Core使用Docker-Compose容器编排实现多容器应用部署
高性能应用服务(HAI)是一款专为AI和科学计算设计的GPU/NPU应用服务产品。通过提供即插即用的强大算力和常见环境,HAI能够帮助中小企业和开发者快速部署语言模型(LLM)、AI绘图、数据科学等高性能应用。同时,HAI还原生集成了配套的开发工具和组件,极大提升了应用层的开发生产效率。
云开发的开通,在我云开发基础入门里也有讲,这里就不在累述。 创建好云开发后,要在app.js里进行云开发环境的初始化。
前言 日常开发中,开发者通常会有应用多环境部署的需求,一般会在如下场景中出现: 研发流程:企业为了保障服务的稳定性,会在研发流程上要求遵守这样的工作流:测试环境 → 预发环境 → 生产环境。应用需要部署到多个环境中,由各环境的人员进行相关的测试验证工作:研发在测试环境中开发、调试应用,测试同学在预发环境中验收待发布的版本,SRE(网站可靠性工程师) 在生产环境管理应用等等。 稳定性保障:为了保障应用服务的稳定性,架构师通常在构建高可用解决方案时,做一些冗余部署,方便故障出现时,快速切到备用的服务,
这期间,在企业客户却也始终存在一种怀疑态度:AI系统做出的产品部署是否真的值得被信赖呢?
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。
腾讯云 Serverless 云函数 SCF 现支持分配 120GB(122,880MB) 大内存环境,可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载,如音视频处理、大数据分析、大型文件处理、统计计算以及 AI 推理等多种场景。 01. 功能介绍 在腾讯云 Serverless 云函数资源模型中,可以选择用于函数的内存量,这会分配等比例的 CPU 计算能力和其他资源。意味着在选择新的较大设置时,可以使用更多计算能力。可以指定函数运行时可用的内存大小,最小 64MB ,最大 122,880MB(1
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