...增长的数据处理请求,弹性扩缩容的内容识别平台能保障服务器免受巨大压力。 • 深度学习平台的数据整理:一个高性能的深度学习平台框架可以轻松完成每日撰写迭代训练脚本、新数据的增删和管理、增量学习和迭代学习...
...缘关系、语义理解、统一模型。 案例二:用户画像在O2O互联网场景的实践 案例介绍: 在外卖的物流场景下的调度是一个时空最优解的模型评估,模型的演进的过程中,都有重要的特征支持着变革,边界非常清晰。模型演进对...
随着移动互联网、大数据、AI等技术日益成熟,实体行业领域的转型成为业绩提升的关键。对于零售行业从业者,这意味着思维方式的自我进化,对于消费者,则意味着与产品产生新的连接,享受更加个性化、更具人情味的零...
随着移动互联网、大数据、AI等技术日益成熟,实体行业领域的转型成为业绩提升的关键。对于零售行业从业者,这意味着思维方式的自我进化,对于消费者,则意味着与产品产生新的连接,享受更加个性化、更具人情味的零...
随着移动互联网、大数据、AI等技术日益成熟,实体行业领域的转型成为业绩提升的关键。对于零售行业从业者,这意味着思维方式的自我进化,对于消费者,则意味着与产品产生新的连接,享受更加个性化、更具人情味的零...
...到2010年5月才正式成为Apache的顶级项目独立发展。伴随着互联网时代数据的澎湃增长,HBase作为基础存储系统得到了快速发展与应用,大批知名商业公司(Facebook、Yahoo、阿里等)自主地加入到了HBase生态建设队伍,成为Apache最活跃的...
...虑这样的硬件产品。软件的负载,有LVS等等,LVS主要用于服务器集群的负载均衡,在解决第三层负载上表现性能优秀。但是LVS有一个弊端,它的配置是基于文件配置的,如果后端主机特别多或者服务特别多,配置会非常复杂,而...
...化的数据越来越多,数据结构的模式不仅仅是SQL,时序、时空、graph模式也越来越多,需要一些新的存储结构或新的算法去解决这类问题,也意味着所需要做的工程量就会相对较高。引入更多的数据对于数据处理大致可归类为四...
...度的分析。从数学上看,MapReduce属于暴力拆解,用很多PC服务器,不断循环迭代,非常野蛮。好比用炸药把山炸掉,产生一堆数据的大碎石头,最后还得整理这些石头。这种方式导致MapReduce只能做ETL数据清洗,无法实现交互式的S...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...