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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 百度脑AI Studio重磅推出算力支持计划
4月23日在深度学习开发者峰会上,将放发一批算力邀请,用户如验证邀请,则会获赠GPU算力时长,邀请好友入,同样可以获赠时长,邀请越多,获赠越多! 与此同时,AI Studio远程集模式也在一步扩容,增更多计算资源。该模式依然秉持模式,不限时使用。 本页面也会开放邀请申请。用户填写基本息, 由运营人员核验后,如满足资格,则会直接赠予算力邀请,用于算力兑换。 使用方法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本息,通过运营人员核验后,用户邮箱将收到运营人员发送算力邀请:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人中心 3. 在”个人中心”页面右侧点击”邀请验证” 4. 输入邀请并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX算力卡,当前算力卡总额为XX.X” 6. 您还有机会获得更多邀请,将邀请复制转发给同学/朋友,则有机会获得更多算力卡。 7. 查看算力卡使用明细。您可以在”算力卡明细”中看到每一笔算力卡收支情况。 8. 如何使用算力卡。
w****t 2018-07-10
AIOps中金刚
在百度4年AIOps实践中,我们总结得出了如下四种不可或缺角色: 运维工程师 运维研发工程师 平台研发工程师 运维AI工程师 可以看到,除了运维AI工程师,其他角色并不是AIOps产生之后才出现,他们在传统运维中也发挥了重要作用。我们今天主要想和探讨一下,在AIOps时代,他们职责究竟发生了哪些变化。为了方便理解,我们会基于百度AIOps实践案例,来行具体说明。 单机房故障自愈场景 单机房故障自愈是一个典型AIOps落地项目。该方案主要解决问题场景如下:某个业务由于网络、设备、变更、程序Bug、容量等原因造成故障,但故障范围仅局限在单个机房或单个Region内部。那么,我们可以基于流量调度等手段,将访问流量调度到非故障机房或Region,实现该类型故障自动止损。 在这个过程中,需要AIOps四种角色分工明确、紧密配合,来完成整个AIOps解决方案落地实现。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
开源生态如何盈利 在开源模式下,厂商仍然有很多盈利模式,甚至比闭源授权更赚钱: 开源软件不是软件,仍然可以收取授权;社区主导项目有GPL等方法避被厂商剽窃代;厂商主导开源协议可以禁止其他人用于商业竞争,开源专利也是专利。 开源软件可以收取维护和技术咨询用,Redhat起是做Linux系统支持,也卖过JBOSS等软件文档。 核心基础功能开源负责扩客户,管理平台和高级功能是闭源付。比如Extmail邮件系统就有企业版,Zstack云计算平台也有企业版。 个人开源软件都接受捐赠,最近几年他们可收了很多比特币,哈哈^_^。 总而言之,IT精英需要用开源自由交流思想,IT公司要用开源推产业发展,但IT工程师不会给全世界做义工,实际上蛋糕越我们吃越饱。感谢开源赐予我们食物,赞美图灵和Stallman。 4. 开源也是部门福利 有一类拥抱开源公司——比如LinkedIn开源了Kafka、爱奇艺开源了Andromeda和DPVS,他们主营业务不可能从开源软件牟利,他们做开源更多是技术团队内部福利。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
我实践中不太推荐这种方式,因为对三副本存储没太优势。 纠删存储是老技术了,超强纠错VCD盘片就用本地纠删技术。我们可以简单把纠删技术类比成网络版Raid5,这种技术节省磁盘,而且可以设置多块校验盘来提高数据安全性,是PB级存储主力存储池。但它缺点也很明显,因为数据要做聚合条带后重新编,写入速度较慢;Raid5磁盘修复时IO放问题在EC里同样严重;而且纠删回收已删除文件空间难度很速度很慢。 SSD小文件存储,这其实是标准三副本存储SSD版本,一般用来存储小文件,SSD盘再贵也比缓存服务内存便宜。小文件存储数据总量不,一般在本盘存储即可,不用导入纠删存储中。 上述存储手段只是落盘手段,作为存储组件还要通盘考虑下列问题。 磁盘故障时修复性能。 商用磁盘都是按照36-60个月使用周期设计,假设你有6000块磁盘每个月要坏100块盘,天天坏盘天天修盘已经成为常态。厂商要保证损坏磁盘快速修复,避修复周期内另几块冗余盘一并损坏,又要保证磁盘修复时集性能受不了太影响。
x****7 2018-07-10
阶专业 传统企业AI转型差可能只是一个百度EasyDL
AI普惠:以平台化思路 就迫切希望获取AI能力企业而言,百度EasyDL一个显而易见优势在于,目前接口采用限量政策,上线模型后可获得500次/天调用额度。发布离线SDK也可以获得2个试用版离线SDK。 “无论你在哪里,无论你从事什么行业,我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力,至少获取百度AI能力。”百度EasyDL推出及政策安排,正在兑现李彦宏AI普惠承诺。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦入成长期,普及速度呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后入衰退期。 百度EasyDL则以低门槛操作和限量政策,缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始规模应用,2018年,谷歌AutoML 也将服务对象转向普罗众,不过,百度EasyDL产业化程显得更快。 百度正以平台化、生态化思路,速推AI产业化落地。
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