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:
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。
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
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。
虚拟化技术已经有了几十年的发展历史,并且在硬件、操作系统层面都已经得到了广泛的应用。虚拟化不但可以显著节省成本,而且还可以提升管理性。同样,虚拟化技术也可以应用在 JVM 中,以提高资源利用率,降低单应用的部署成本。早在 2004 年,Sun 公司就提出过 Java 应用虚拟化的设想,并且还制定过两个JSR 规范。那现在JVM 虚拟化技术发展到了哪一步?基于JVM 的虚拟化技术在实现过程中有哪些难点?为了回答这些问题,InfoQ 采访了 JVM 专家李三红。
设备租赁业务加快商品流通、扩大内需、促进技术更新、缓解中小企业融资困难、是现代化大生产条件下产生的实物信用与企业信用相结合的金融服务形式,助于设备制造企业转变营运模式,从卖转租,租赁设备的种类和数量也越来越多,设备租赁后,需要有一套远程管理平台, 实现设备的统一的管理和服务。主要包括:
事实上,作为云计算中的“中坚力量”,PaaS不仅拥有强大的计算、存储能力,而且在降本增效、数字化转型上发挥着重要作用。
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:
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
在互联网领域,超卖是指销售方在销售商品或服务时,接受的订单数量超过了实际可供应的数量,从而导致无法满足所有订单的现象。对于大型互联网企业来说,防止超卖是保护用户利益的重要任务之一。本文将介绍7种大厂防止超卖的方式,并结合代码demo进行演示,以帮助读者深入理解和应用这些关键措施。
---- 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。
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
腾讯云TKE,全称Tencent Kubernetes Engine,是一种完全托管式的容器服务。它可以帮助用户快速、高效地部署和管理Kubernetes集群,并提供一系列与之相关的云服务,如负载均衡、云硬盘、对象存储等。本文基于《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》所写,这本实践精选集是深入探索云原生领域技术实践的书籍,它涵盖了Docker容器、Serverless、微服务、云原生架构等多个关键领域,为读者提供了丰富的技术知识和实践经验。
4、启动 高性能应用服务HAI 配置的 ChatGLM2-6B WebUI 进行简单的对话
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。
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]。
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
11月8日上午,在2020年天翼智能生态博览会期间,中国电信终端技术与标准论坛在广州召开。内容涵盖5G、人工智能、云终端、泛智能终端等产业热点。
早在十年前,市场上就出现了很多和云计算相关的岗位,当时正是云计算技术最火热的时代,不管是BAT还是华为等企业都开始布局云计算,于是OpenStack研发、容器研发、底层开发等相关岗位相应地也越来越多,虽然这几年大数据和AI的风头已经完全压过了云计算,但是这一门技术仍然在现如今的技术体系中占有很重要的位置。那么,到底什么是云计算,就是我们每一个要学习云计算技术的朋友要了解的事情了,根据百度百科的介绍
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。
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。
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。
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:
在 docker 没有发布之前,其实容器技术就已经在探索了很多年了。实际上,Java 这门语言就是一种容器化的技术。Java 这门蹩脚的语言之所以大放异彩,是因为他通过虚拟机的方式,无视了各个操作系统以及硬件方面的差异。而对标 Java 的 C# 则是强绑定平台的,因为微软想推销自己的 windows server 。
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:
缺席大模型开发,并不意味着联想缺席生成式AI。正相反,在多年持续投资之后,联想在人工智能有强大的技术积累。在联想集团方案服务业务集团,联想IT高级总监杨京海看来,是不是开发一个通用大模型,联想其实并不看重,联想看重的是如何把生成式AI技术与行业解决方案结合在一起,真正对某一行业赋能,帮助行业解决问题。
2007年,淘宝已经拥有超过500人的技术团队规模,整个淘宝网站是一个几百兆字节的WAR包,大小功能模块超过200个。
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]
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。
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