带你读《云存储应用白皮书》之35:1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
对象存储 OSS,内容安全 1000次 1年
简介: 带你读《云存储应用白皮书》之35:1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

四、AI模型训练解决方案

 

1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

 

1)需求背景

 

高性能并行计算的大规模商业化,使得传统文件系统正面临诸多挑战,如存储资源急剧增长、成本高、运维管理复杂度大、大规模存储系统的稳定性以及性能无法随规模进行线性扩展等。阿里云CPFSCloud Paralleled File System)应运而生,CPFS是一种并行文件系统。CPFS的数据存储在集群中的多个数据节点,多个客户端可以同时访问,为大型高性能计算机集群提供高IOPS、高吞吐、低时延的数据存储服务。

 

2)解决方案

 

在混合云场景中,可以通过自建Kubernetes服务,线下集群+云上弹性扩展阿里云GPU服务实例+飞天AI加速工具加速框架,并采用阿里云CPFS存储运行AI训练+AI推理作业的操作步骤。

 

飞天AI加速工具加速框架分为两个版本,一个用于加速AI训练,一个用于加速AI推理飞天AI加速工具训练框架是阿里云推出的统一分布式加速框架,支持主流的训练框架。

 


 

image.png

 

方案优势:

 

∙       自主选择:本方案使用了GPU云服务器,客户可以根据自己的需求选择相应的GPU云服务器实例类型。


∙       高效的数据访问:并行文件系统CPFS作为共享存储,提供高带宽低延迟的数据访问服务。


∙       AI加速:飞天AI加速工具提升训练速度,提升推理性能。


相关文章
|
4天前
|
人工智能 Java API
Java也能快速搭建AI应用?一文带你玩转Spring AI可落地性
Java语言凭借其成熟的生态与解决方案,特别是通过 Spring AI 框架,正迅速成为 AI 应用开发的新选择。本文将探讨如何利用 Spring AI Alibaba 构建在线聊天 AI 应用,并实现对其性能的全面可观测性。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
阿里开源AI视频生成大模型 Wan2.1:14B性能超越Sora、Luma等模型,一键生成复杂运动视频
Wan2.1是阿里云开源的一款AI视频生成大模型,支持文生视频和图生视频任务,具备强大的视觉生成能力,性能超越Sora、Luma等国内外模型。
164 2
阿里开源AI视频生成大模型 Wan2.1:14B性能超越Sora、Luma等模型,一键生成复杂运动视频
|
2天前
|
人工智能 边缘计算 运维
容器化浪潮下的AI赋能:智能化运维与创新应用
近年来,容器技术以其轻量、高效、可移植的特性成为云原生时代的基石,推动应用开发和部署方式革新。随着容器化应用规模扩大,传统运维手段逐渐力不从心。AI技术的引入为容器化生态带来新活力,实现智能监控、自动化故障诊断与修复及智能资源调度,提升运维效率和可靠性。同时,AI驱动容器化创新应用,如模型训练、边缘计算和Serverless AI服务,带来更多可能性。未来,AI与容器技术的融合将更加紧密,推动更智能、高效的运维平台和丰富的创新应用场景,助力数字化转型。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Kubernetes
容器化AI模型部署实战:从训练到推理
在上一篇中,我们探讨了AI技术如何赋能容器化生态。本篇聚焦于AI模型的容器化部署,通过图像分类任务实例,详细介绍了从模型训练到推理服务的完整流程。使用PyTorch训练CNN模型,Docker打包镜像,并借助Kubernetes进行编排和部署,最终通过FastAPI提供推理服务。容器化技术极大提升了AI模型部署的便利性和管理效率,未来将成为主流趋势。
|
2天前
|
人工智能 Kubernetes jenkins
容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD):自动化模型更新与部署
在前几篇文章中,我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求,需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD)。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程,提高模型更新速度和质量,降低部署风险,增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线,自动化模型开发和部署,确保环境一致性并提升整体效率。
|
2天前
|
人工智能 Prometheus 监控
容器化AI模型的监控与治理:确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中,我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而,将模型部署到生产环境只是第一步,更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此,必须关注容器化AI模型的监控与治理。 监控和治理至关重要,因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标,而遵循模型治理最佳实践(如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全)则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之,容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
AI剧本生成与动画创作解决方案评测:这项技术能为短视频创作带来哪些改变?
随着短视频行业的竞争加剧,创作速度和质量成为关键。阿里云的《AI剧本生成与动画创作》解决方案利用NLP和计算机视觉技术,通过简单的关键词或主题自动生成剧本和动画,显著提高创作效率并降低技术门槛。评测显示,该方案能在几小时内完成从剧本到动画的创作,适应市场热点需求。然而,AI在创意表达和细节处理上仍有一定局限性,尤其在高要求创作中表现不如手工精细。尽管如此,对于需要快速响应市场的创作者来说,这一工具无疑是一个巨大的助力,未来有望进一步提升创作灵活性和效率。
24 3
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Flame:开源AI设计图转代码模型!生成React组件,精准还原UI+动态交互效果
Flame 是一款开源的多模态 AI 模型,能够将 UI 设计图转换为高质量的现代前端代码,支持 React 等主流框架,具备动态交互、组件化开发等功能,显著提升前端开发效率。
54 1
|
3天前
|
存储 人工智能 开发框架
Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛圆满落幕,恭喜获奖选手
第二届开放原子大赛 Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛决赛于 2 月 23 日在北京圆满落幕。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
从零开始:如何训练自己的AI模型
### 从零开始:如何训练自己的AI模型 训练AI模型如同培养新生儿,需耐心与技巧。首先明确目标(如图像识别、自然语言处理),选择框架(TensorFlow、PyTorch)。接着收集并预处理数据,确保多样性和准确性。然后设计模型结构,如卷积神经网络(CNN),并通过代码实现训练。训练后评估模型性能,调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例,掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程,实践才能真正掌握精髓。