使用云原生AI套件分析优化机器学习模型
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具。
智能化运维：利用机器学习优化IT基础设施管理
在信息技术日新月异的今天，企业的IT基础设施变得愈加复杂与庞大。随之而来的是运维（Operations and Maintenance, O&M）工作的难度和压力不断增大。传统的运维模式往往依赖于人工经验进行问题判断和处理，这不仅效率低下，而且容易出错。因此，智能化运维的概念应运而生，它借助...
智能化运维：利用机器学习优化IT基础设施管理
随着企业数字化转型的深入，IT基础设施变得越来越复杂，传统的运维手段已难以满足现代企业的需求。运维人员面临的挑战包括处理海量的监控数据、响应不断变化的安全威胁、及时解决系统问题以维持服务的稳定性和可靠性。因此，引入智能化技术，尤其是机器学习，已成为运维领域的必然趋势。 机器学习在运维中的应用主要体现在以下几个方面：...
使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练
本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。
使用Blade优化输入为DynamicShape的模型
常规推理优化普遍针对输入为Static Shape的模型，如果实际推理的模型Shape发生变化，推理优化效果就可能失效。在实际生产中，输入为Dynamic Shape的模型越来越多，因此对不同输入Shape的推理过程具有强烈的优化需求。本文介绍如何使用Blade优化输入为Dynamic Shape的模型。
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型
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