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一種高效、便捷的部署方式。 隨着大模型技術的快速發展，業界的關注點正逐步從模型訓練往模型推理轉變。這一轉變不僅反映了大模型在實際業務中的廣泛應用需求，也體現了技術優化和工程化落地的趨勢。 魔搭社區（ModelScope）作為開源大模型的聚集地，結合阿里雲邊緣雲 ENS ，提供了一種高效、便捷的部署方式。通過按需付費和彈性伸縮，開發者可以快速部署和使用大模型，享受雲計算的便利。本文介紹了魔搭社
Nickname CloudImagine
背景 隨着5G技術的發展，物聯網邊緣側主要應用於數據傳輸量大、安全要求高以及數據實時處理等行業與應用場景中。其中，邊緣計算是一種分佈式計算模式，其將計算資源和數據處理能力推向接近數據源的邊緣設備，以減少延遲並提高響應速度。 對前端領域而言，面對邊緣場景下的應用開發也發生了相應的變化，其通常需要考慮邊緣側與終端側的實現方式，並且還需考慮相較於傳統 B/S 架構下的部署方案。本文旨在通過工業互聯網場
Nickname 維李設論
8 月 19 日至 20 日，由 VMware 聯合 Kyligence、Intel、EMQ 等合作伙伴主辦的「2022 智能雲邊開源峯會」將於線上舉行。本次峯會邀請了多位開源領域的技術領導者，將分享“人工智能、雲原生、邊緣計算”三大熱門技術趨勢及洞察，共同推進開源技術創新和開源生態繁榮。 屆時，Kyligence 聯合創始人兼 CTO 李揚將在開放創新領導力主論壇分享“Gluten - 原生引擎
Nickname ApacheKylin
端智能，是指在移動端設備運行人工智能（AI）應用的技術。本文主要講述大眾點評搜索場景下，在端側部署大規模深度學習模型進行搜索重排序任務的實踐方案，包括端上特徵工程、模型迭代思路，以及具體部署優化的過程，希望能對從事相關領域開發的同學有所幫助或者啓發。 1 引言 隨着大數據、人工智能等信息技術的快速發展，雲計算已經無法滿足特定場景對數據隱私、高實時性的要求。借鑑邊緣計算的思想，在終端部署 AI 能力
Nickname 美團技術團隊