因此，爱奇艺在原来的数据积累基础上，进一步的完善了技术平台，形成了大数据 +AI 的统一架构，同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。...相比而言，在模型训练方面的挑战更大，主要体现在： 1）框架支持：需要在 Hadoop 上支持分布式地运行机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）； 2）资源调度：机器学习任务单进程的...因此，整合的核心问题是把 AI 相关的数据接入大数据平台，并利用大数据平台的计算资源运行分布式的模型训练，将特征生产、样本生产、模型训练、模型管理打通。...我们的应对措施有如下几点： 1）使用先进的压缩算法、EC 等技术，降低文件大小； 2）通过优化文件格式，采用列式存储，降低读取的数据量； 3）使用分布式缓存技术（如 Alluxio），避免对同一份数据的多次读取...平台通过建立统一的特征库，实现基于配置的特征计算，统一优化计算效率，并加强特征复用，减少重复计算，使得产出时间得到保障。 在模型训练方面，大规模分布式训练会占用较多的 CPU、内存、网络带宽等资源。
自网易云音乐机器学习平台上线以来，就承担了音乐内部推荐、搜索、直播、社交、算法工程等各个业务团队机器学习场景的需求， 这其中也遇到了很大的挑战，尤其是在分布式存储这块上，团队花费大量时间、精力，解决其中的核心问题...本文是网易数帆存储团队与网易云音乐机器学习平台与框架团队联合创作，向各位看官描述下，在机器学习场景，如何利用 Ceph 作为统一化的分布式存储，并基于此进行的相关的优化。...算法、工程人员在计算平台上申请存储资源存储代码、模型、训练样本，同时可以将相同的卷挂载到调试环境进行调试，而无需数据拷贝；特别是分布式开发调试，在引入 CephFS 之前，模型调试，特别是分布式训练的调试是十分痛苦的...该问题的难点在于如何在分布式场景下保证文件系统的目录树。...同时，对于用户来说，其最关注的就是成本以及 AI 任务训练时长（存储 IO 时延敏感）。
AI科技评论按：7月13日，网易在杭州举办的网易云创大会上带来多款人工智能事业部研发的产品。...网易波特 此次开放网易“波特”是对话机器人的统一平台，未来能够应用到很多场景。...比如此次网易云推出的教育解决方案，用户可以在波特平台上配置机器人，同时，接入大量平台自有的优质内容及服务（如音乐、云课堂、电商、邮件、新闻等），让产品拥有智能对话。...比如网易有道的翻译服务，需要用神经网络翻译技术，传统的cpu做模型训练效率很低，而英伟达的GPU在训练神经网络上表现非常好。...AI科技评论发现，过去十多年间网易在大数据、分布式存储，积累了非常多的技术能力，比起国内BAT三巨头，网易略显低调。
fast.ai 团队使用单个机器的训练时间为三小时，而谷歌的 TPU Pod 集群仅用了约半小时。而在该比赛之前，在公有云上训练 ImageNet 需要花费数天。...使用 nexus-scheduler 帮助该团队在分布式实验上进行迭代，如： 为单个实验启动多台机器以实现分布式训练。...这些用于分布式运行的机器被自动归为放置组（placement group），实现了更快的网络性能。 通过 Tensorboard 进行监控，事件文件和检查点存储在区域级文件系统上。 自动设置。...分布式训练的多种必备资源（如 VPC、安全组和 EFS）以透明的方式进行创建。...能够在超过 100 万张图像的数据集上进行训练有很多好处，比如： 拥有大型图像库的组织（如放射科、汽车保险公司、房源挂牌服务和电子商务网站）现在可以创建自己的定制化模型。
存储性能与数据流水线AI大模型K8s：高性能存储：分布式存储（如CephFS、Lustre）或内存文件系统（如Alluxio）加速数据读取。...适用场景：需要高频访问同一数据集的多次训练任务（如超参数搜索）。混合云场景，需统一访问本地和云上存储。...兼容性：完全兼容POSIX，无需修改训练代码。适用场景：需要POSIX语义的训练任务（如直接读取本地文件）。对数据一致性要求较高的场景。...网络优化AI大模型K8s：低延迟网络：RDMA（如RoCE/InfiniBand）或智能网卡（如DPU）加速分布式训练通信。...框架与工具链集成AI大模型K8s：AI专用Operator：如Kubeflow、PyTorch Operator、TFJob，支持分布式训练任务编排。
Kubeflow 是基于容器和 Kubernetes 构建，提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台，通过集成开源生态中越来越多的项目，如 Jupyter, Knative, Seldon...比如通过 KFP 的一个步骤启动一个 TFJob 类型的任务用于运行分布式训练。...这样就要求有两个不同类型的任务控制器，并且工作流在等待分布式任务时也是空转，而且要求开发同学必须了解如何在工作流步骤中提及和等待任务执行，并且提交任务中，分布式任务对应的 Python 代码也要单独处理...elyra：扩展了 Jupyter Notebook，可以可视化的创建数据科学、机器学习训练任务。您无需再了解 KFP SDK 的情况下也可以通过图形化的方法构建自己的机器学习工作流任务。...研发成本，使用 SQL 即可就可以完成模型训练预测 kfpdist 统一 Kubeflow 工作流和分布式训练，无需再使用 TFJob elyra 实现可视化 AI 工作流建模 Volcano 实现更适合
LiveVideoStack通过邮件专访了腾讯音视频实验室专家高孟平，他聊起了自己的成长与从业经历，并畅谈了带领AI、视频处理、编解码、质量等团队打造人眼视觉为标准的视频服务平台——丽影平台的前前后后。...值得说明的是， 深度学习是视频技术与人眼视觉间连结的重要桥梁，在许多视频增强的训练集中，都是人工将人眼喜好的程度标注下来， 直接以人眼视觉为黄金标准。 ...同时丽影也提供分布式转码能力，可以在5台上述机器上达到80%的效率，将速度提升到 2x real-time。...高孟平：将部分丽影能力由服务端移植到客户端是2019年Q3的重点规划，建立丽影平台的端云闭环能力，将重要能力放在最适合的地方，达到带宽与计算资源的最佳利用。...高孟平：丽影提供服务给腾讯微视(100%头部PGC内容)，腾讯云CDN加速中心，以及Now直播。 LiveVideoStack：未来丽影平台还会做哪些工作？有哪些迭代或新功能值得期待？
LiveVideoStack通过邮件专访了腾讯音视频实验室专家高孟平，他聊起了自己的成长与从业经历，并畅谈了带领AI、视频处理、编解码、质量等团队打造人眼视觉为标准的视频服务平台——丽影平台的前前后后...值得说明的是， 深度学习是视频技术与人眼视觉间连结的重要桥梁，在许多视频增强的训练集中，都是人工将人眼喜好的程度标注下来， 直接以人眼视觉为黄金标准。...同时丽影也提供分布式转码能力，可以在5台上述机器上达到80%的效率，将速度提升到 2x real-time。...高孟平：将部分丽影能力由服务端移植到客户端是2019年Q3的重点规划，建立丽影平台的端云闭环能力，将重要能力放在最适合的地方，达到带宽与计算资源的最佳利用。...高孟平：丽影提供服务给腾讯微视(100%头部PGC内容)，腾讯云CDN加速中心，以及Now直播。 LiveVideoStack：未来丽影平台还会做哪些工作？有哪些迭代或新功能值得期待？
在公有云平台上协调 GPU 资源时，用户可能会面临地域限制的挑战，这一变化促使包括贝壳在内的企业对 AI 基础设施架构进行调整。...贝壳 AI 基础设施演化：单机 - 多机多卡 - 平台化 - 混合云 目前，我们团队负责的两个平台，混合云 KCS 容器服务和 AIStudio 机器学习平台，均基于容器技术并构建在大型混合云平台上。...随着 AI 的快速发展，大量历史数据被清洗并转化为可训练数据和结构化数据。我们目前每周的数据增长量已占到总文件数的十分之一，即每周新增近 5 亿个小文件。...一致性原理 分布式对象存储系统支持跨区域的访问控制（ACL），所有 kos-cache 节点共享一个统一的控制面。...此外，在解决 AI 问题时，我们观察到了一个显著的趋势，即数据生产方式的变革。当前，大量数据被直接存储在各种文件系统中，如 CubeFS 和 JuiceFS，而上层的数据处理方案尚未形成统一标准。
模型训练，是指多个边缘节点利用本地数据，协同训练一个AI模型，然后聚合这些边缘节点的模型参数；模型推理，是指单个和多个边缘节点执行AI模型。...举一个分布式合作的视频监控的例子，现在的AI使能的视频应用往往比较复杂，需要训练和部署很多模型，组成一个pipeline，比如怎么定义、定位物体，怎么追踪、重新识别、塑性识别、动作识别等。...第三方面就是自主的合作，即边缘节点（如机器人、车）在动态的环境下能自主地做出决定并执行自己的任务，但又进行统一的合作。...具体来说，我们将研究如何在实时的情况下做到可靠的机器学习，可靠的任务调度，乃至容错等方面；如何在不同的机器人，不同的车、物体中进行个性化，并保护数据隐私；如何提升边缘节点的决策速度，并通过离线计算和离线智能方面的研究减少边缘节点对云或集中控制的依赖...）、业界首个云原生星地协同卫星、业界首个云原生车云协同汽车、业界首个云原生油田项目，开源业界首个分布式协同AI框架Sedna及业界首个边云协同终身学习范式，并在持续开拓创新中。
PaddleRec 支持易用且性能极佳的分布式训练能力，针对大规模稀疏场景极限优化，具有良好的水平扩展能力及加速比，用户可以基于 K8s 快速搭建训练环境。...系统实现 该项目的具体实现目前已经发布在 Baidu AI Studio 上，你可以在 AI Studio 平台上启动环境并直接运行该项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio...中，所以只需要对 config.yaml 一个文件进行修改，就能够清晰地对比模型效果，并快速进行模型效果验证，极大地提升模型的迭代效率。...我们可以通过修改训练的轮数，让模型获得更充分的训练，以此来提高模型效果，而这里仅需要改变 config.yaml 中的参数 epochs 来调整训练训练的轮次即可。...PaddleRec 来实现算法 MIND，是由于 PaddleRec 提供的训练脚本 trainner.py 和配置文件 config.yaml 同样适用于训练其他模型，这使得模型训练和部署起来非常简单
技术原理 & 实践 云原生的弹性 AI 训练系列之一：基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践 本文主要介绍了数据并行的分布式训练任务的弹性能力在 Kubernetes 上的设计与实现。...云原生的弹性 AI 训练系列之二：PyTorch 1.9.0 弹性分布式训练的设计与实现 本文介绍了 PyTorch 1.9.0 版本中弹性训练的设计与实现。...云原生 AI 前沿：Kubeflow Training Operator 统一云上 AI 训练 本文介绍了 kubeflow 社区面对多个 训练 operator 遇到的维护、性能上的问题，通过融合的方式构建统一的...GPU 分布式 AI 训练加速引擎 TACO-Training 容器方案首发！...本文介绍了 TKE 提供的云原生 AI 能力和腾讯云自研网络协议栈 HARP，并指导用户如何在 TKE 上部署实践 TACO-Training 分布式训练方案。
Databricks是统一分析领域的领导者，由Apache Spark的原创者创建，利用统一分析平台解决了这一AI难题。...这些新功能统一了数据和AI团队和技术：用于开发端到端机器学习工作流的MLflow，用于ML的Databricks Runtime以简化分布式机器学习，用Databricks Delta以提高数据的可靠性和性能...组织和技术之间的矛盾减缓了项目速度，成为AI项目高度迭代性的障碍。统一分析是增加数据工程师和数据科学家之间的协作，统一数据处理和AI技术的方法。”...为了解决这个问题，Databricks推出了MLflow，一种开源的跨云框架，可以极大简化机器学习工作流程。...因此，数据量的增加使组织能够建立更好的模型，而数据复杂性则需要增加训练时间。
本文将探讨 MCP 在 AI 时代的优势，并分析其如何在复杂的 AI 应用中提供更灵活、更高效的通信方案。1....2.3 高性能数据传输AI 任务涉及大量数据，如模型参数、特征向量、训练数据等。MCP 采用**高效的二进制通信格式**，避免了传统 API（如 JSON、XML）的解析开销，提升传输效率。...2.4 适配分布式 AI 计算架构现代 AI 系统往往是**分布式计算架构**，MCP 在以下方面优于传统 API：**更好的任务调度**：支持任务在不同计算节点间动态迁移。...AI 时代的 MCP 应用案例**应用场景****MCP 价值****自动驾驶**统一传感器数据、导航系统、AI 推理模块的通信，降低软件复杂度。...通过**模块化、低耦合、高性能、分布式计算支持**等特性，MCP 在 AI 驱动的应用中展现出巨大的优势。
基于 KubeSphere 搭建生产级云原生数仓 ByConity 什么是 KubeSphere KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统，完全开源，支持多云与多集群管理...什么是 ByConity ByConity 是分布式的云原生SQL数仓引擎，擅长交互式查询和即席查询，具有支持多表关联复杂查询、集群扩容无感、离线批数据和实时数据流统一汇总等特点。...下载 KubeKey 1 2 export KKZONE=cn curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | VERSION=v3.0.2 sh - 创建并配置集群文件.../kk create config config.yaml 编辑 config.yaml ，添加节点的 IP 、用户名、密码，并指定节点的角色 创建集群 1 ....可以灵活配置底层的存储组建（如：ceph,OpenEBS,JuiceFS），也可以方便配置上层监控运维可视化服务（如：Prometheus,Kafka，Superset，Tableau等）。
腾讯优图作为深圳市人工智能行业协会的副会长单位，在本次论坛上，腾讯云AI副总经理、AI开发平台资深技术专家李世平，特别分享了《腾讯云TI平台公有云全新发布》主题演讲，希望通过腾讯云TI平台帮助传统制造企业实现...1 人工智能应用落地的现实挑战 AI作为下一个10年最核心的科技手段之一，正在加速渗透到各行各业，在各个行业应用蓬勃发展，如泛互领域的推荐、广告场景、政务领域的智慧化城市运营管理、医疗领域的疾病辅助诊断等...2 腾讯云TI平台赋能AI应用落地 腾讯云TI平台，是基于腾讯先进AI能力和多年技术经验，向开发者、政企提供的一站式AI开发服务平台，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全生命周期AI解决方案。...1 TI-ACC是TI平台的重要功能，它支持大规模训练和推理加速，其性能强大。 2 TI平台支持过类训练框架和分布式训练工具，能够构建、发布和管理各类模型格式、兼容性高。...李世平以TI-ACC为例，具体介绍了TI平台如何助力企业实现降本增效作用。TI-ACC依托于优图实验室在CV领域以及外部推荐项目中的打磨沉淀，在产品能力上支持主流的训练框架和分布式训练工具。
： ---- 前言：12月19日，在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。 ?...因此，对于我们而言在AI平台上面也可以基于K8s的架构进行额外的开发。 AI离线计算 ? 典型的AI场景 ? ?...支持所有流行语言，如 Python、C++、Java、R和Go 可以在多种平台上工作，甚至是移动平台和分布式平台 2）PyTorch PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，...将单机变成多机，分布式训练提高训练速度 拆分数据集 典型的分布式AI计算的架构: TensorFlow PS-Worker Horovod 两种方式的异同： 1）分布式AI计算框架：TensorFlow...AI场景下K8s局限性 – 多机训练管理 多机训练任务创建 MPI任务如何管理生命周期、配置训练参数以及 环境 TensorFlow任务如何设置端口、角色以及环境 多机训练任务生命周期管理 部分节点故障
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。...目前网卡厂商提供的高速互联技术 Infiniband 或者 RoCE，使得多机通信效率大幅提升，但是成本也大大增加，如何在 25G 或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率成为公有云厂商亟需解决的问题...本文首先介绍了腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）提供的云原生 AI 能力，然后介绍了腾讯云自研网络协议栈 HARP，最后指导用户如何在 TKE 上部署实践 TACO-Training...TACO-Training 背靠云帆 Oteam，基于腾讯内部丰富的 AI 业务场景，提供自底向上的网络通信、分布式策略及训练框架等多层级的优化，是一套全生态的训练加速方案。...252% 云原生知识趣味问答，参与答题 PK 来领腾讯周边啦～ 云原生 AI 前沿：Kubeflow Training Operator 统一云上 AI 训练 如何高效掌控K8s资源变化？
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。...3、AI 开发测试高性能应用服务 HAI 的预配置环境支持大多数流行的 AI 框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等，使得开发者可以专注于算法设计和模型优化。...AI 研究者可以在高性能应用服务 HAI 上进行模型的开发、训练、测试和优化，无需担心硬件兼容性和软件配置问题。如新算法的原型开发、模型微调与迁移学习、深度学习框架的交叉测试等。...，位置自定即可2、在项目文件夹（workspace）中新建配置文件 config.yaml打开 config.yaml 文件，复制以下内容到配置文件中：database: db_user: root...GPU加速的AI模型：HAI提供的GPU加速能力显著提升了AI模型的训练和推理速度，使得系统能够快速响应市场变化和用户需求。
蓝耘智算平台，作为算力服务领域的佼佼者，致力于为各类 AI 应用提供强大的计算支持。其基于行业领先的灵活基础设施及大规模的 GPU 算力资源，构建了一个现代化的、基于 Kubernetes 的云平台。...蓝耘智算平台能够为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力 AI 客户完成模型构建、训练和推理的全流程业务。 当蓝耘智算平台搭载 DeepSeek 模型，两者的结合将产生巨大的协同效应。...本文将详细介绍如何在蓝耘智算平台上进行高效的环境配置，以实现蓝耘智算平台与 DeepSeek 的完美结合，为 AI 开发者和研究者提供有价值的参考。...用户可以在蓝耘智算平台上一站式完成从项目开发到上线的所有操作，大大提升了工作效率。 蓝耘智算平台还具有显著的成本优势。其速度可比传统云服务提供商快 35 倍，成本降低 30% 。...例如，选择使用的设备（GPU 或 CPU）、是否使用分布式训练等。配置完成后，accelerate库会生成一个配置文件，用于后续模型的训练和推理过程。 6.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
