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妙到毫巅,在阿里云容器服务中体验RAPIDS加速数据科学

在阿里云容器服务中体验RAPIDS加速数据科学 摘要 算法、数据和算力称为人工智能的三大要素,如果没有算力的支撑,人工智能难以落地。而Nvidia GPU的强劲算力是AI模型训练加速的首选,但是它的价格也确实不菲。

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Serverless助力AI计算:阿里云ACK Serverless/ECI发布GPU容器实例

ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。

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K8s学习进阶月刊第二期 阿里云亮相2019云原生产业大会,积极共建云原生生态

欢迎订阅K8s学习进阶月刊 视频干货资料尽情下载 阿里云应用性能管理(APM)产品-应用实时监控服务(ARMS)技术解密 资料下载直播大纲: 应用性能管理(APM)背景介绍 分布式链路追踪的现状与使用场景 ARMS分布式链路追...

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解读Istio与Kubernetes组合

在云原生领域,为什么Istio不能缺席?基于 Istio可以获得哪些服务网格能力?

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KubeCon2018西雅图在前线(一):云原生概念已经深入人心

云原生的征程是星辰大海。Kubernetes是云原生中最亮眼的代表。

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阿里云容器与您相约在KubeCon上海

(一)13日 K8s 动手技术沙龙 Crafting diverse apps, Alibaba Cloud K8S playground《Kubernetes动手实践课堂》日期:11月13日,星期二时间:上午9:00 – 下午15:30...

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在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室

利用Jupyter开发TensorFLow也是许多数据科学家的首选,但是如何能够快速从零搭建一套这样的环境,并且配置GPU的使用,同时支持最新的TensorFLow版本, 对于数据科学家来说既是复杂的,同时也是浪费精力的。

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阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm运行TensorFlow 分布式模型训练

TensorFlow和Kubernetes分别作为深度学习和容器编排领域的领航者,二者的强强联合可以真正释放分布式训练的洪荒之力。而阿里云的Helm解决方案降低了部署的难度,降低了这把`屠龙刀`的使用难度。

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树莓派 + Docker - 轻松实现人脸识别应用

人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。

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飞天专有云敏捷版2.0,容器引领新一代敏捷革命

飞天专有云敏捷版2.0将带来Kubernetes,Windows支持等面向企业客户的技术能力。同时将提供企业应用容器化迁移工具和咨询服务,帮助企业优化现有IT投资;同时将提供深度学习,区块链等应用解决方案,加速业务创新。

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在阿里云上轻松部署Kubernetes GPU集群,遇见TensorFlow

Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能,支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日,阿里云发布了新的异构计算类型GN5,基于P100 nvidia GPU, 提供...

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<转载>在数据科学环境中使用 Docker 容器

容器是传统虚拟机的轻量级版本。它们不会占用您服务器上的大量空间,易于创建和消除,而且启动速度很快。它们还可以轻松地创建可重复使用的数据科学环境。

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2017上海云栖TechDay-15分钟在云上玩转TensorFlow

本文为您介绍了2017年上海云栖TechDay-利用深度学习解决方案创建一个TensorFlow开发环境,运行一个MNIST程序,并且利用Tensorboard的可视化功能观测训练效果。

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利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据

本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式,并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR(E-MapReduce)的HDFS服务。

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GPU资源的监控和报警,支撑高效深度学习的利器

本文将介绍如何利用阿里云容器服务的机器学习解决方案在几分钟内轻松设置GPU资源使用率,显存使用率和温度的报警机制,达到对于一些GPU潜在问题的先知先觉,避免不必要损失的目的。

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打造深度学习的云端实验室

本系列将利用阿里云容器服务的机器学习解决方案,帮助您了解和掌握TensorFlow,MxNet等深度学习库,开启您的深度学习之旅。

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快速在阿里云上构建机器学习应用

3月28日云栖大会开源专场,阿里云技术专家必嘫给大家带来了“在阿里云上构建机器学习应用”的演讲。本文主要从深度学习应用发展历史开始谈起,进而介绍了如何结合阿里云容器服务的机器学习解决方案快速打造一套深度学习应用的案例。

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