谢谢您的订阅!
当新的内容发布后您将开始接收邮件。您也可以点击邮件内的链接随时取消订阅。关闭Close

文章标签 "Kubeflow"

Canonical Managed Kubeflow AI 运维平台现已登陆 Microsoft Azure Marketplace

Ubuntu 发行商 Canonical 近日宣布,其 Managed Kubeflow 服务已在 Microsoft Azure Marketplace 正式上线,实现全面商用(GA)。该解决方案允许 AI 团队在自有云租户环境内获得一个完全托管、可直接投入生产的 MLOps 平台。 上游 Kubeflow...

利用开源机器学习基础架构加速 AI 发展

人工智能技术在迅速发展,对稳健强大且可扩展的基础架构具有迫切需求。为应对这些挑战,我们精心打造了一套全面的参考架构(RA),充分利用了开源工具与尖端硬件的强大功能与性能。这套架构基于 Canonical 的 MicroK8s 和 Charmed Kubeflow 构建,运行于 Dell PowerEdge...

Canonical x Lenovo: 在边缘运行 AI workloads

携手 Canonical 和 Lenovo,在边缘运行 AI 工作负载 从制造业中的预测性维护,到医疗保健行业中的虚拟助手,再到最偏远地区的电信路由器优化,AI 正在各种边缘环境中掀起新浪潮,带来新机遇。但为了支持这些几乎随处运行的 AI 工作负载,公司需要具备快速、安全且高度可扩展的边缘基础架构。 开源工具 ——...

大型语言模型(LLM):定义、普及原因、训练方式

大型语言模型(LLM)是专门用于理解自然语言的机器学习模型。生成式 AI 在世界范围内被广泛采用之后,大型语言模型便广为人知,但它们的应用范围不止于聊天机器人。LLM 适合生成翻译或内容摘要。本篇博客将介绍大型语言模型 (LLM),包括其优点、挑战、出名的项目和未来发展趋势。...

MLOps 面临的五大挑战

ChatGPT 推出后,AI/ML 市场突然成为所有人的焦点。但是,启动一个项目会如此容易吗?最重要的是,扩展一个 AI 计划需要什么?涉及到机器学习工作流的自动化时,MLOps或机器学习运维就是答案。 采用 MLOps 和采用 DevOps...

在 Kubeflow 上使用昇思 MindSpore 的实用指南

Gartner 在 2022 年发布的关于重要技术趋势的报告中表示,AI 工程将在不久的将来担纲重任。AI 工程主要由三种核心技术构成:DataOps、MLOps 和 DevOps。其主要目的是开发能够快速、持续提供商业价值的 AI 模型,如支持跨职能协作、自动化、数据分析以及机器学习的模型。AI...

Charmed Kubeflow 现已与 MindSpore 集成

该集成允许用户在 MLOps 平台内利用深度学习进行 AI (人工智能)/ML (机器学习) 项目 2022 年 11 月 8 日,在巴黎开源体验大会上,Canonical 宣布旗下企业级 Kubeflow 发行版 Charmed Kubeflow,现已与华为旗下开源深度学习框架 MindSpore 集成。...

Canonical 现发布 Charmed Kubeflow 1.6

Canonical 发布的最新端到端 MLOps 平台 Charmed Kubeflow 1.6 改进了 AI/ML 训练能力 Ubuntu 开发商 Canonical 今日发布了最新版端到端 MLOps 平台Charmed Kubeflow 1.6, 本次更新重点强化了复杂模型的训练能力。Charmed...

解开Kubeflow管道的神秘面纱第一部分:Kubernetes上的数据科学工作流程

Kubeflow管道(Pipeline)是构建可移植、可扩展的机器学习工作流程最好的方式,也是更大的Kubeflow生态的一部分,旨在减少大规模训练和部署机器学习模型的复杂性和时间。 在这个系列的博客文章中,我们将介绍Kubeflow pipelines和展示了这种方法来产生可重用和可再现的数据科学。 🚀...