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華為官方今天宣布,DeepSeekV3/R1671B旗艦?zāi)P鸵鸦谌A為云昇騰云服務(wù)全棧優(yōu)化適配,可獲得持平全球高端GPU部署模型的效果,滿足業(yè)務(wù)商用部署需求。華為云昇騰云服務(wù)可以提供澎湃、彈性、充足的AI算力,并且支持旗艦版模型的免代碼,一鍵部署。步驟三:進(jìn)入ModelArtsStudio控制臺首頁,【模型部署-預(yù)置服務(wù)】,以DeepSeekV3模型為例,【領(lǐng)取】免費token,并完成【體驗】操作,可
今天阿里云宣布,阿里云PAIModelGallery支持云上一鍵部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。用戶無需編寫代碼,即可通過阿里云平臺實現(xiàn)從模型訓(xùn)練到部署再到推理的全過程,極大地簡化了AI模型的開發(fā)流程。阿里云PAIModelGallery也提供DeepSeek-R1、DeepSeek-V3原始模型的一鍵部署。
據(jù)騰訊云官微發(fā)文,DeepSeek-R1大模型一鍵部署至騰訊云「HAI」上,開發(fā)者僅需3分鐘就能接入調(diào)用。通過「HAI」,開發(fā)者可以省去買卡、裝驅(qū)動、配網(wǎng)絡(luò)、配存儲、裝環(huán)境、裝框架、下載模型等繁瑣步驟,只需兩步即可調(diào)用DeepSeek-R1模型。騰訊云TI也已支持R1、V3模型部署。
導(dǎo)語:市場上首個K8s上的大數(shù)據(jù)平臺,開源了!智領(lǐng)云自主研發(fā)的首個完全基于Kubernetes的容器化大數(shù)據(jù)平臺KubernetesDataPlatform開源啦!開發(fā)者只要準(zhǔn)備好命令行工具,一鍵部署Hadoop,Hive,Spark,Kafka,F(xiàn)link,MinIO...就可以創(chuàng)建以前要花幾十萬甚至幾百萬才可以買到的大數(shù)據(jù)平臺無需再花大量的時間和經(jīng)費去做重復(fù)的研發(fā)高度集成,單機(jī)即可體驗大數(shù)據(jù)平臺在高級安裝模式下用戶可在現(xiàn)有的K8s集群上集成運行大數(shù)據(jù)組件不用額外單獨建設(shè)大數(shù)據(jù)集群項目地址:https://github.com/linktimecloud/kubernetes-data-platform辛辛苦苦研究出來的成果,為什么要開源?這波格局開大,老板有話說問題1:我們?yōu)槭裁匆_源?我們的產(chǎn)品一直是基于大數(shù)據(jù)開源生態(tài)體系建設(shè)的。之前就一直有開源回饋社區(qū)的計劃,但是因為之前Kubernetes對于大數(shù)據(jù)組件的支持還不夠成熟,我們也一直在迭代與Kubernetes的適配。貢獻(xiàn)參考開發(fā)者指南,了解如何開發(fā)及貢獻(xiàn)KDP。
歡迎來到【AI日報】欄目!這里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我們?yōu)槟愠尸F(xiàn)AI領(lǐng)域的熱點內(nèi)容,聚焦開發(fā)者,助你洞悉技術(shù)趨勢、了解創(chuàng)新AI產(chǎn)品應(yīng)用。
在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天,開源項目因其共享和協(xié)作的特性,成為了推動技術(shù)進(jìn)步的重要力量。一博主@indigo在其Vercel平臺上成功部署了@miiura的AI搜索項目Morphic。在這個過程中,像Morphic這樣的開源項目將會發(fā)揮重要作用,它們不僅能夠促進(jìn)技術(shù)的普及和應(yīng)用能夠激發(fā)更多的創(chuàng)新和協(xié)作。
要問最近什么游戲最火,當(dāng)然是“最強(qiáng)裁縫”《幻獸帕魯》!和好友聯(lián)機(jī)玩帕魯已經(jīng)成為很多玩家的日常。但對于想要體驗聯(lián)機(jī)樂趣,卻沒有操作過云服務(wù)器的朋友們來說,各種花樣翻新的服務(wù)器搭建方式還是太過復(fù)雜,不僅步驟繁瑣,而且價格也參差不齊,有沒有一款操作足夠簡單,能夠快速開服暢玩,并且價格也更具優(yōu)勢的解決方案呢?當(dāng)然有!華為云就在最近推出了可以與?
最近,在Pytorch發(fā)布會上,發(fā)布移動端Pytorch解決方案ExecuTorch,實現(xiàn)在移動端設(shè)備上大范圍地部署AI工具,并推出最新版本Pytorch2.1,推理速度大幅提升。在剛剛召開的PyTorch大會上,PyTorch發(fā)布了一大波更新,把深度學(xué)習(xí)從業(yè)者們高興壞了!正式推出ExecuTorch。下面是最新穩(wěn)定版本和更新的列表。
怎樣低成本、高效率完成大批量人工智能算法模型的生產(chǎn)?在面向真實場景的AI模型應(yīng)用中,這個樸素的問題正愈發(fā)成為“剛需”。畢竟術(shù)業(yè)有專攻,連廣大專業(yè)的AI算法工程師都為了“煉丹”通宵達(dá)旦,半路入門的非專業(yè)人士要想做出一個好用的AI模型,耗時費力在所難免冒著跑不出滿意性能的風(fēng)險。優(yōu) 秀作品作者將有機(jī)會獲得YMIR團(tuán)隊的工作/實習(xí)機(jī)會。
Swarm主網(wǎng)已上線,然而許多人依然對這個項目一知半解,比如運行主網(wǎng)的硬件要求是什么,需要多少硬盤空間,測試網(wǎng)如何升級至主網(wǎng),存儲與獎勵機(jī)制如何運作,運行BZZ節(jié)點是否需要質(zhì)押等,今天小編就幫大家解答一下。Q:測試網(wǎng)升級到主網(wǎng)具體是怎么操作的,是否存在升級路徑?還是說用戶需要從零開始?用戶的數(shù)據(jù)怎么辦?Swarm官方解答:簡而言之,我們會發(fā)布一個全新的網(wǎng)絡(luò)。對于測試網(wǎng)用戶而言,我們會準(zhǔn)備一個升級路徑,從 v0.6 升