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函数计算支持应用中心功能
函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算,您无需采购与管理服务器等基础设施,只需编写并上传代码。函数计算为您准备好计算资源,弹性地可靠地运行任务,并提供日志查询、性能监控和报警等功能。借助函数计算,您可以快速构建任何类型的应用和服务,并且只需为任务实际消耗的资源付费。
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Kubeflow实战系列:阿里云上小试TFJob
`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现,解决的是TensorFlow模型训练的问题,它提供了广泛的灵活性和可配置,可以与阿里云上的NAS,OSS无缝集成,并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。
深度学习与人工智能革命:part III
本文是该系列内容的第3部分内容,主要介绍人工神经网络、深度学习的基本原理,着重介绍深度学习中数据库的选择需要考虑的问题。
送机器学习电子书——(TensorFlow)RNN入门
本文作者正在写自己的新书Machine Learning with TensorFlow,这篇博文只是他新书的一小部分,作者用简单的语言介绍了RNN,不用一个小例子介绍了如何使用Tensorflow中内置的RNN模型进行预测。
全图化引擎(AI·OS)中的编译技术
全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路。本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用。主要内容有: 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等。
Kubeflow实战系列:利用TensorFlow Serving进行模型预测
本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用`TensorFlow Serving`加载训练模型并且进行模型预测。
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