边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系,面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件,以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能,显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器,支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径,通过真实商业项目实操,帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
云原生技术入门:Kubernetes和Docker的协作之旅
【10月更文挑战第22天】在数字化转型的浪潮中,云原生技术成为推动企业创新的重要力量。本文旨在通过浅显易懂的语言,引领读者步入云原生的世界,着重介绍Kubernetes和Docker如何携手打造弹性、可扩展的云环境。我们将从基础概念入手,逐步深入到它们在实际场景中的应用,以及如何简化部署和管理过程。文章不仅为初学者提供入门指南,还为有一定基础的开发者提供实践参考,共同探索云原生技术的无限可能。
构建高效微服务架构:Docker与Kubernetes的完美搭档
【10月更文挑战第22天】随着云计算和容器技术的快速发展,微服务架构逐渐成为现代企业级应用的首选架构。微服务架构将一个大型应用程序拆分为多个小型、独立的服务,每个服务负责完成一个特定的功能。这种架构具有灵活性、可扩展性和易于维护的特点。在构建微服务架构时,Docker和Kubernetes是两个不可或缺的工具,它们可以完美搭档,为微服务架构提供高效的支持。本文将从三个方面探讨Docker和Kubernetes在构建高效微服务架构中的应用:一是Docker和Kubernetes的基本概念;二是它们在微服务架构中的作用;三是通过实例讲解如何使用Docker和Kubernetes构建微服务架构。
构建高效微服务架构:Docker与Kubernetes的完美搭档
本文介绍了Docker和Kubernetes在构建高效微服务架构中的应用,涵盖基本概念、在微服务架构中的作用及其实现方法。通过具体实例,如用户服务、商品服务和订单服务,展示了如何利用Docker和Kubernetes实现服务的打包、部署、扩展及管理,确保微服务架构的稳定性和可靠性。
计算机必背单词——云计算和虚拟化
本文介绍了程序员需要掌握的云计算和虚拟化相关技术词汇,包括AWS、Azure、GCP等云服务平台,Docker、Kubernetes等容器技术,以及IaaS、PaaS、SaaS等云服务模型。通过学习这些词汇,希望能拓宽读者的知识面并加深对相关概念的理解。
云原生技术深度解析:从IO优化到AI处理
【10月更文挑战第24天】在当今数字化时代,云计算已经成为企业IT架构的核心。云原生作为云计算的最新演进形态,旨在通过一系列先进的技术和实践,帮助企业构建高效、弹性、可观测的应用系统。本文将从IO优化、key问题解决、多线程意义以及AI处理等多个维度,深入探讨云原生技术的内涵与外延,并结合Java和AI技术给出相应的示例。