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x****7 2018-07-10
从外行进阶 传统企AI转型差的可能只是一个EasyDL
训练起来,可能比人士还快。拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职场景和细分生活场景当。 在EasyDL开,有南方电网这类巨头,也有一些小型企,他们都能训练最贴合自身务的深学习模型。 国南方电网公司广东电网公司直属的佛供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易生外力破坏的施工点有300余处。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平台及产品布会,布13项端侧新品,备受行关注。在现场,喻友平介绍到,目前已有4款新品正式上架AI市场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核技术,开始在产界呈现“乘法效应”展现出产智能化“头雁”的速。 AI落地的乘法效应 AI技术的展,最终还是要落实到我们的生活。在我们触手可及的各个角落都有大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q新开的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?简而言之,灰布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群所有机器环境同质化? 管窥豹,我们可以现如果在私有云或者混合云场景还是通过人肉运维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云存在大规模的机器集群,集群一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集群,合理分配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开者峰会,一站式开平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开、交流平台。该平台旨在帮助开者迅速掌握AI开知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好寨的车机软件
陈****1 2018-07-11
原始人的创——创者的核竞争力
前言 这是《创职场反鸡汤》系列文章的终篇——创团队究竟有什么核竞争力?我不是装创导师说教如何创,而是给打工者分析创公司的核竞争力。 我们不谈各种奇葩的个案,只说挥正常的前提下,创团队天然有哪些核优势。 在给各章节起名的过程,我想起了原始人如何横行冰川时的。以史为鉴可以知兴替,他们走出非洲称霸世界的经验,到现在搞创的道理是一样的。 1.力克巨象--让利 天之道,补不足而损有余 “天道”都是古朴不花哨的道理,创团队的天道就是“让利”。 猛犸象就是巨大的市场需求,剑齿虎(巨头)可以吃猛犸象,原始人(创者)一样可以杀大象。原始人吃猛犸象靠的是让利给战友、工匠、商人、医生等人,创者要吃下巨大市场,靠的是让利给打工者、风投和旁观大佬。 理论上来说所有的创项目都可以出自巨头内部,利润也都留给巨头自己,就像自狩猎的剑齿虎一样。巨头只给码农开工资,有创新绩都让亲信摘桃,把打工者逼入创团队;乔布斯就是不给股东分红,巨头创始人低股份也有高投票权,金融圈只好风投扶持新的巨头;至于旁观的巨头,很乐意帮忙限制自己的老对手。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
通用场景 在内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各务线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级布,及时拦截部署引入的线上故障; 务的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍持续部署是如何实现的。 服务架构 整个系统由命令行工具、web服务、转服务及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触一次变更,在web端进行参数解析及任务分,对应执行机器agent通过跳获取任务后,调用部署插件执行实际任务。涉及大包及不同网络环境的部署会进行转下载。 解决方案 各务线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的服务码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
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