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图解来啦!机器学习工业部署最佳实践!10分钟上手机器学习部署与大规模扩展 ⛵

?作者:韩信子@ShowMeAI?机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41?深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42?本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/396?声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?BentoML是一个用于机器学习模型服务的开源框架,设计初衷是让数据科学和DevOps(softwaredevelopmentandIToperations)之间的衔接更顺畅。数据科学家更

转码服务serverless探索

背景公司目前主要聚焦于视频这个领域,利用视频为媒体、文旅、会议等行业进行赋能。既然聚焦于视频领域,那么视频转码则是绕不开的话题。为了降低成本,以及保证产品的核心能力,公司自建了一套转码系统。转码服务除了尽可能多的兼容业界的视频格式外,转码的速度是另一个非常重要的指标。因为视频转码对用户来说,感知最强的就是视频转码速度。假如用户上传了一个1分钟的视频,转码花了10分钟甚至更久的话,用户肯定就不愿意使用我们的产品了。对于用户来说等待的时间越短越好,对于转码服务来说转码速度越快越好。我们先从转码流程说起,在聊一聊目前系统存在的问题,以及为serverless改造所做的努力。转码流程众所周知,转码是C

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个人超级计算机

 这篇文章是回答一位用户的问题。问:站长,我是一个在读研究生,正在学习分布式计算、高性能集群计算方面的知识,Laxcus分布式操作系统也是我的学习模板之一,但是我发现,无论是编程开发还是使用操作,Laxcus和Slurm、HTCondor都非常不一样,请问站长,Laxcus的产品定位是什么,我应该怎么理解Laxcus分布式操作系统?答:你这个问题很大!以前大家都在问各种技术,现在有人开始探讨Laxcus分布式操作系统背后的产品设计和理念了,是不是我们的问答栏目升级了^_^?那我就来试着答一下。先说产品定位。Laxcus分布式操作系统的目标,就是通过硬件的计算机集群和软件的分布式技术,把原来高高

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广西交科集团业务大规模容器化最佳实践

作者:谢元昌,广西交科集团有限公司软件院开发工程师。平时主要负责软件的开发以及运维工作。目前主要从事广西高速公路联网电子不停车收费(ETC)运营服务系统的设计与开发工作。本人对云原生工作有强烈向往,但一直苦于云原生门槛较高,实践机会少。自从公司落地了KubeSphere后,得到很多实践的机会。公司简介广西交科集团有限公司软件研究院成立于2017年,前身为公司智能交通所软件研发中心,主要从事高速公路领域的软件开发、系统集成业务,为行业客户提供相关解决方案。现拥有软件著作权74项、软件产品90项,并通过IS09001质量体系认证,是广西高速公路领域最大的软件服务提供商。该院已获得美国CMMI研究院

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Karmada大规模测试报告发布:突破100倍集群规模

摘要:在本文中,我们将介绍用于测试的相关指标,如何进行大规模测试,以及我们如何实现大规模的集群接入。本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模!Karmada大规模测试报告发布》,作者:华为云云原生团队。摘要随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地,如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内,不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模,这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模,在

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摘要:在本文中,我们将介绍用于测试的相关指标,如何进行大规模测试,以及我们如何实现大规模的集群接入。本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模!Karmada大规模测试报告发布》,作者:华为云云原生团队。摘要随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地,如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内,不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模,这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模,在

大规模数据如何实现数据的高效追溯?

摘要: “一分钟,我要这个人的全部信息”,霸道总裁拍了拍你,并提出这个要求。本文分享自华为云社区《大规模数据如何实现数据的高效追溯》,作者:DevAI。“一分钟,我要这个人的全部信息”,霸道总裁拍了拍你,并提出这个要求。秘书开始发力,找到了:姓名、年龄、联系方式、爱好,这些信息。不太够?那就再加上亲朋好友信息,近期活动信息,更完整展现这个人。虽然是个段子,但也给与我们一些启示:对象本身的信息可能不够“全”,周边关联的数据也是对象信息的重要组成,这些关联数据对在进行数据分析和挖掘时十分有用。现实生活中关联关系十分普遍,比如人的社交、商品生产和消费行为之间都是关联关系。数据分析时,为了更好的利用关