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5月前
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来自: 云原生
云原生技术实践营 · 深圳站——Serverless + AI 专场邀您参会!
云原生技术实践营深圳站聚焦Serverless+AI,6月21日探索技术结合新思路,助力降低GPU成本,简化开发运维。限额80人,报名审核制,活动涵盖Serverless趋势、AIGC应用、AI算力优化等议题,还有实操体验与现场抽奖。
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1月前
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ollama本地部署llama3(window系统)
这篇文章详细介绍了如何在Windows系统上本地部署Ollama框架来运行Llama 3大模型,并提供了具体的安装步骤和注意事项,以便实现离线使用高级AI模型进行对话。
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12天前
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从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
通义千问开源第二波!多模态来啦!(内含魔搭最佳实践)
近期,通义千问大规模视觉语言模型Qwen-VL上线魔搭社区,Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发,支持图文输入,具备多模态信息理解能力。
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6月前
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来自: 云原生
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。
Magisk模块:停用HW叠加层
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