Aug182024
AI大模型微调技术预研：ChatGLM与LLaMA在企业级应用中的性能对比分析
AI大模型微调技术预研：ChatGLM与LLaMA在企业级应用中的性能对比分析
引言
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为企业数字化转型的重要技术支撑。ChatGLM、LLaMA等主流大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在企业级应用场景中展现出巨大潜力。然而，这些通用大模型往往需要针对特定业务场景进行微调以发挥最佳效果。
本文将深入研究主流大语言...阅读全文
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Aug132023
AI工程化落地：TensorFlow Serving性能优化与生产环境部署最佳实践
AI工程化落地：TensorFlow Serving性能优化与生产环境部署最佳实践
引言
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将机器学习模型应用于实际业务场景中。然而，从模型训练到生产环境部署的“最后一公里”仍然是AI工程化落地过程中的主要挑战之一。许多团队在实验室中训练出高性能的模型后，却在实际部署时面临延迟高、吞吐量低、资源消耗大、版本管理混乱等问题。
TensorFlow Servin...阅读全文
Feb222023
AI大模型微调技术预研：基于Transformer的个性化模型训练实战
AI大模型微调技术预研：基于Transformer的个性化模型训练实战
引言：大模型时代的个性化需求与微调价值
随着人工智能技术的迅猛发展，以BERT、GPT、T5等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿参数，在海量通用语料上进行预训练后，具备了强大的语言理解与生成能力。然而，尽管它们在通用任务...阅读全文
Feb182023
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：KubeRay与KServe性能对比分析
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：KubeRay与KServe性能对比分析
引言：云原生AI时代的挑战与机遇
随着人工智能技术的飞速发展，企业对AI模型的训练、推理和部署需求日益增长。传统的AI开发模式依赖于单机环境或私有集群，难以满足大规模、高并发、弹性伸缩的应用场景。在这一背景下，云原生架构成为AI应用部署的核心范式，而 Kubernetes（K8s） 作为云原生领域的事实标准，正逐步演变为AI...阅读全文
Aug272022
Nov282021
Jul152021
Kubernetes容器编排架构设计：高可用集群部署与资源调度优化方案
Kubernetes容器编排架构设计：高可用集群部署与资源调度优化方案
引言：云原生时代的容器化挑战与机遇
随着企业数字化转型的加速，容器技术已成为现代应用架构的核心组成部分。在众多容器编排平台中，Kubernetes（简称 K8s） 凭借其强大的自动化能力、灵活的扩展机制和活跃的社区生态，已经成为云原生领域的事实标准。然而，仅仅将应用容器化并不足以支撑生产级系统的需求；真正决定系统...阅读全文
Jan282021
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：Kueue与Kubeflow集成实战，打造企业级AI平台
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：Kueue与Kubeflow集成实战，打造企业级AI平台
引言：云原生AI平台的演进与挑战
随着人工智能（AI）技术在金融、医疗、制造、零售等领域的广泛应用，企业对AI开发效率和资源利用率的要求日益提升。传统的AI开发流程往往依赖于静态的计算集群、手动配置任务调度、缺乏统一的模型管理机制，导致资源浪费严重、训练任务排队混乱、协作效率低下。
在这一背景下...阅读全文
Mar082020
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：KubeRay与KServe在生产环境的最佳实践指南
Kubernetes原生AI应用部署新趋势：KubeRay与KServe在生产环境的最佳实践指南
引言
随着人工智能技术的快速发展，AI应用在企业中的部署需求日益增长。传统的AI部署方式已经无法满足现代应用对弹性、可扩展性和可靠性的要求。Kubernetes作为云原生时代的标准容器编排平台，为AI应用的部署提供了强大的基础设施支持。本文将深入探讨Kubernetes生态中AI应用部署的新趋势，重点介绍KubeRay和KS...阅读全文
Aug242017
Caffe: 深度学习框架的强大力量
在深度学习的世界中，Caffe是一个非常强大的框架。它是由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)和社区贡献者开发的，为研究人员和开发人员提供了一个用于构建和训练深度学习模型的工具。在本文中，我们将深入探讨Caffe的优点、使用方法以及其在实际项目中的应用。
一、Caffe的优点
高效性能：Caffe使用优化的本地存储格式和高效的内存管理，使得大规模深度学习模型的训练和推理速...阅读全文