阿里云文档 2024-11-14

Ray在ACK集群高效部署与优化实践

开源框架Ray支持构建可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序,广泛应用于机器学习领域。您可以在ACK集群上快速创建Ray Cluster,与阿里云日志服务SLS、Prometheus监控、Redis等快速集成,增强日志管理、可观测、高可用等能力。同时,Ray autoscaler与ACK autoscaler的弹性功能结合能更充分地发挥云的弹性能力,提高计算资源供给效率和性价比。

文章 2024-10-09 来自:开发者社区

AI与能源系统:优化能源生产和消费

在当今全球能源转型的关键时期,人工智能(AI)正逐渐成为推动能源系统优化与升级的重要力量。随着技术的进步,AI不仅在能源生产领域发挥着越来越大的作用,还在能源消费端实现了精细化管理,从而促进了能源的高效利用和可持续发展。本文将深入探讨AI如何助力能源系统的优化,包括其在能源生产、分配、存储和消费等方...

文章 2024-08-22 来自:开发者社区

就AI 基础设施的演进与挑战问题之ZooKeeper的稳定性提升配置优化的问题如何解决

问题一:在性能压测中,优化版和默认版在添加Watch和触发Watch操作上的性能差异是多少? 在性能压测中,优化版和默认版在添加Watch和触发Watch操作上的性能差异是多少? 参考回答: 在添加Watch的操作上,优化版的性能(0.406 ms/op)比默认版(2.669 ms/op)提升了6.5倍。在大量触发Watch的操作上,优化版的性能(17.833 ...

文章 2024-08-21 来自:开发者社区

就AI 基础设施的演进与挑战问题之通过应用核心概念来优化研发过程的问题如何解决

问题一:如何通过应用核心概念来优化研发过程? 如何通过应用核心概念来优化研发过程? 参考回答: 通过应用这个核心概念,可以高效地聚合研发资产和研发流程,形成一个集中的管理点。这有助于优化资源分配,提高研发效率,同时跟踪和度量研发过程中的关键指标。通过对应用的系统化管理,可以确保研发活动高效、有序地进行。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: ...

文章 2024-08-17 来自:开发者社区

【边缘计算与AI】分析边缘计算在处理AI任务、优化响应速度和数据隐私保护方面的作用和潜力

 边缘计算与AI的结合是当前技术发展的重要趋势,两者相互依存、相互促进,共同推动着数字化转型的深入发展。以下是对边缘计算与AI关系的详细分析: 一、边缘计算概述 边缘计算是一种计算模型,它将数据处理和分析从中央服务器移动到边缘设备,如路由器、交换机、服务器等。这种模型的出现主要是为了解决数据量大、计算量大的应用场景下的延迟问题。边缘计算更注重减少数据传输时间,提高实时性...

【边缘计算与AI】分析边缘计算在处理AI任务、优化响应速度和数据隐私保护方面的作用和潜力
文章 2024-08-17 来自:开发者社区

【AI大模型】分布式训练:深入探索与实践优化

在人工智能的浩瀚宇宙中,AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景,正引领着技术创新的浪潮。然而,随着模型参数的指数级增长,传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术,正逐渐成为AI研发中的标配。本文将深入探讨分布式训练的核心原理、技术细节、面临的挑战以及优化策略,并拓展一些相关的前沿知识点。 一、分布式训练的核心原理 分布式训练的核心在于将大规模的数据...

文章 2024-08-01 来自:开发者社区

在 AI Native 环境中实现自动超参数优化的微调方法

摘要 随着人工智能技术的不断发展,深度学习模型的训练变得越来越复杂。为了达到最佳性能,需要对模型进行微调,特别是对超参数的选择。本文将探讨如何在 AI Native 环境下使用自动化工具和技术来优化模型的微调过程。 1. 引言 在机器学习项目中,选择合适的超参数对于获得最佳模型至关重要。手动调整这些参数既耗时又容易出错。因此,自动化的超参数优化成为了研究的热点之一。本文将介绍几种流行的自动...

在 AI Native 环境中实现自动超参数优化的微调方法
文章 2024-07-31 来自:开发者社区

端侧设备AI代理优化框架问世,领域内准确率可达97%

最近,一篇名为"Octo-planner: On-device Language Model for Planner-Action Agents"的论文引起了广泛关注。这篇论文由来自Nexa AI、Stanford、MIT和IBM Watson AI Lab的研究人员共同撰写,提出了一种名为"Octo-planner"的新型AI代理优化...

文章 2024-07-29 来自:开发者社区

智能运维:利用AI技术优化IT基础设施管理

随着技术的不断进步,企业和组织越来越依赖于复杂的IT基础设施来支撑日常运营。然而,管理这些系统的任务变得日益艰巨,尤其是在保证高可用性和应对安全威胁方面。为了解决这些问题,智能运维的概念应运而生,它结合了人工智能技术和传统IT运维实践,旨在提升效率和响应速度。 AI在故障预测方面的应用是智能运维的核心优势之一。通...

文章 2024-07-26 来自:开发者社区

智能化运维:如何利用AI和机器学习优化IT基础设施管理

在数字化时代,企业的IT基础设施变得日益复杂,对运维工作提出了更高的要求。为了保持竞争力,许多企业开始寻求通过智能化手段来优化其运维流程。人工智能(AI)和机器学习(ML)作为当下最具潜力的技术之一,其在运维领域的应用正逐步展开,带来前所未有的变革。 首先,...

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人工智能平台PAI

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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