当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理,而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例,对其进行详细解析,同时给出解决建议与方案,以后出现此问题可以少走弯路。
日志内容本身是一种重要信息,日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映,某些场景下如果日志内容完全相同,但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
本文讨论了微服务上云过程中的稳定性挑战,特别是变更引起的生产故障。阿里云MSE(微服务引擎)提供了一种全链路无损发布方案,旨在消除变更风险,实现白天流量高峰时的安全发布。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。