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Flink最全的集群部署攻略(推荐yarn实现企业级部署)
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10月前
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内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。
云边协同与人工智能AI的深度融合(云端训练、边端推理)
在面向物联网、大流量等场景下,为了满足更广连接、更低时延、更好控制等需求,云计算在向一种更加全局化的分布式节点组合形态进阶,边缘计算是其向边缘侧分布式拓展的新触角。
掌握Prompt写作技巧:写出完美Prompt的秘籍
这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程,以及优秀Prompt应具备的各个要素入手,逐步展开详细的解析和实用示例,让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。
Kubernetes(K8s)与虚拟GPU(vGPU)协同:实现GPU资源的高效管理与利用
本文探讨了如何使用Kubernetes和虚拟GPU(vGPU)实现异构GPU的协同调度。Kubernetes是一个容器编排平台,通过设备插件、资源规格、调度器扩展和节点标签实现GPU资源管理。vGPU技术允许物理GPU资源在多个虚拟机或容器中共享。文章详细介绍了vGPU的部署配置步骤,并提出了GPU资源调度、负载均衡和监控调优的方法。强调虚拟GPU的性能取决于硬件和驱动支持,合理配置能提供高性能计算环境。参考文献包括Kubernetes和NVIDIA官方文档及相关研究论文。
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