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本課程主要介紹全托管微調(diào)、智能體推理及大模型推理三大核心服務(wù),其中,智能體推理和大模型推理是實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。本次課程將集中討論如何打造一個(gè)“CAP自洽”的推理服務(wù),以滿足在長度、精度和性價(jià)比的綜合需求。來自:其他ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:其他
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來自:其他本課程主要講述集中式數(shù)據(jù)庫、分布數(shù)據(jù)庫式、 云數(shù)據(jù)庫 框架;講述存儲引擎;數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建及維護(hù)方法等內(nèi)容。來自:其他
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聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實(shí)現(xiàn)。來自:其他