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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...

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）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。...

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...

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...

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 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...

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。 🚀...