如何在ACK集群运行深度学习任务
本文以开源数据集fashion-mnist任务为例,介绍开发者如何利用云原生AI套件,在ACK集群运行深度学习任务,优化分布式训练性能,调试模型效果,并最终把模型部署到ACK集群中。
MNN-LLM App:在手机上离线运行大模型,阿里巴巴开源基于 MNN-LLM 框架开发的手机 AI 助手应用
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 MNN-LLM App 这个基于 MNN-LLM 框架开发的手机 AI 助手应用。在此之前,如果你想了解什么是 MNN,可以阅读《MNN:阿里开源...

OmAgent:轻松构建在终端设备上运行的 AI 应用,赋能手机、穿戴设备、摄像头等多种设备
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 多设备连接:支持智能手机、智能眼镜等多种设备,简化设备端智能代理的开发。 高效模型集成:集成最先进的商业和开源基础模型,提供强大的智能支持。 复杂任务处理...

基于ECS运行弹性推理工作负载
模型训练完成后,通常会被部署成推理服务。推理服务的调用量会随着业务需求动态变化,这就需要服务器能弹性扩缩容来节省成本。在大规模高并发的节点需求情况下,常规的部署方案无法满足此类需求。阿里云容器服务提供了弹性节点池,可以基于弹性节点池部署模型推理服务,满足弹性伸缩的需求。本文介绍如何基于ECS运行弹性推理工作负载。
如何基于ECI运行弹性推理服务
模型训练完成后,通常会被部署成推理服务。推理服务的调用量会随着业务需求动态变化,这就需要服务器能弹性扩缩容来节省成本。在大规模高并发的节点需求情况下,常规的部署方案无法满足此类需求。阿里云提供了基于弹性容器实例ECI(Elastic Container Instance)的运行工作负载能力,满足推理服务的弹性伸缩的需求。本文介绍如何基于ECI运行弹性推理服务。
在ACK集群上通过容器化部署并运行Slurm
容器服务 Kubernetes 版 ACK(Container Service for Kubernetes)通过提供Slurm on Kubernetes解决方案及ack-slurm-operator应用组件,使得您能够在阿里云的ACK集群上便捷、高效地部署和管理Slurm(Simple Linux Utility for Resource Management)调度系统,以适应高性能计算(HP...
容器运行AI应用需要了解的六个原则
作为当前两大核心IT发展趋势,AI/ML与容器已经被企业广泛应用。各个团队不断寻求将人工智能与机器学习工作负载良好结合的方法,而二者之间愈发紧密的结合也让企业不得不向各类商业及开源技术发出求助请求。ISG公司企业技术分析师Blair Hanley Frank表示,“对IT领导者们来说,最好的消息莫过于过去几年来,在容器当中大规模运行机器学习的工具与流程都得到了显著改善。丰富的开源工具、商业产品及....
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如何让手机快速运行AI应用?这有份TVM优化教程
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在移动设备上部署深度神经网络的需求正在快速增加。 和桌面平台类似,GPU也能在移动平台加速推理速度、降低能耗。但问题是,大多数现有深度学习框架并不能很好的支持移动GPU。 为什么会这样?因为移动GPU和桌面GPU在架构上存在差异。 所以想要利用移动GPU,还得进行专门的优化。这种额外的工作,最终导致的结果就是大多数深度学习框架都对移动GPU的支持不足。.....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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