标签:机器学习

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AI工程化实战:基于TensorFlow Serving和Kubernetes的大规模机器学习模型部署优化

AI工程化实战:基于TensorFlow Serving和Kubernetes的大规模机器学习模型部署优化 引言:AI模型从实验到生产的挑战 在人工智能(AI)领域,模型的训练与实验往往只是整个生命周期的开端。真正决定AI项目成败的关键,在于如何将训练好的模型 稳定、高效、可扩展

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dashi76 2025-11-09T07:52:43+08:00
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大语言模型微调技术预研:LoRA与Adapter模式在企业级应用中的效果对比和实施路径

大语言模型微调技术预研:LoRA与Adapter模式在企业级应用中的效果对比和实施路径 引言:大语言模型微调的挑战与机遇 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的持续突破,其在企业级AI系统中的应用日益广泛。从智能客服

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dashen94 2025-11-09T21:02:25+08:00
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Kubernetes原生AI平台KubeRay实战:在云原生环境中部署和管理大规模机器学习工作负载

Kubernetes原生AI平台KubeRay实战:在云原生环境中部署和管理大规模机器学习工作负载 引言:为什么需要Kubernetes原生的AI平台? 随着人工智能(AI)与机器学习(ML)技术的快速发展,企业对大规模、高并发、可扩展的训练与推理任务的需求日益增长。传统的机器学

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dashen66 2025-11-11T10:27:21+08:00
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AI驱动的代码异常检测技术分享:基于机器学习的智能异常识别与预警系统实现

AI驱动的代码异常检测技术分享:基于机器学习的智能异常识别与预警系统实现 引言:从传统静态分析到AI赋能的智能代码质量保障 在现代软件开发流程中,代码质量已成为决定项目成败的核心要素之一。随着系统复杂度的指数级增长,传统的代码审查、静态分析工具(如SonarQube、ESLint

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dashen28 2025-11-20T06:56:32+08:00
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AI大模型微调技术预研:基于Transformer架构的个性化模型训练与部署方案

AI大模型微调技术预研:基于Transformer架构的个性化模型训练与部署方案 引言:大模型时代的微调需求 随着人工智能技术的迅猛发展,以 GPT 、 BERT 、 T5 等为代表的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)任

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dashen9 2025-11-23T06:35:09+08:00
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AI工程化实践:TensorFlow Serving与Kubernetes集成部署的完整指南

AI工程化实践:TensorFlow Serving与Kubernetes集成部署的完整指南 引言:从模型训练到生产部署的挑战 在人工智能(AI)项目中,模型训练只是旅程的一半。真正决定一个模型是否具备业务价值的关键在于 如何将其高效、稳定、可扩展地部署到生产环境 。随着深度学习

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dashen48 2025-11-23T23:38:09+08:00
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Kubernetes原生AI平台部署实战:从零搭建云原生机器学习训练和推理环境,支持TensorFlow和PyTorch

Kubernetes原生AI平台部署实战:从零搭建云原生机器学习训练和推理环境,支持TensorFlow和PyTorch 引言:为什么选择云原生AI平台? 随着人工智能(AI)与机器学习(ML)技术的飞速发展,企业对模型训练与推理基础设施的需求日益增长。传统的单机或私有服务器部署

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dashen77 2025-11-26T09:49:15+08:00
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AI模型部署新技术分享:TensorFlow Serving与TorchServe在生产环境的落地实践

AI模型部署新技术分享:TensorFlow Serving与TorchServe在生产环境的落地实践 引言:从训练到服务——模型部署的挑战与机遇 在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,模型训练已不再是唯一的技术瓶颈。随着深度学习模型复杂度的提升,如何将训练好的模型高效、稳定地部

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dashi70 2025-11-26T19:24:38+08:00
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