加速AI模型训练,你只需要开对虚机

百家 作者:微软科技 2019-05-16 03:19:53

(本文阅读时间:7分钟)


致企业出海路上的舵手们

阅读今日份的“关于 Devops 开发与运维”前,先扫描下方二维码报名将于本周五直播的:《加速 AI 模型训练,虚拟机你开对了吗?


报好名后,就来回顾上期直播的《企业出海必看11课(六)| Devops:让开发和运维只相爱不相杀》提纯后干货!读前划重点:

  • 什么公司什么场景下需要用到 DevOps?

  • 深扒如何设计、开发、测试、部署、上线你的 DevOps 方案


内容来源:微软全渠道事业部云计算解决方案架构师 赵明杰

 配图来源:讲师直播PPT

*经「微软商业视角」整理编辑后推送




Azure DevOps 扩展Azure的生态体系,支持和众多技术的结合


Dev&Ops  兄弟同心其利断金

Azure上的DevOps是企业级的 DevOps 工具链,提供端到端的一站式 DevOps 能力!

  • 无缝集成,实现实时的端到端追踪!

  • 支持各种团队规模,各种技术平台!

  • 高可用,多区域,公有云-本地部署,都支持!

  • 论坛和企业级的客户支持!

  • 管控落地,自动化和过程的结合!


为什么选择Azure DevOps ?

1)On-Demand:Azure DevOps 模块化,你可以选择模块和已有的平台融合

2)匹配并整合微软平台和开源平台,以及第三方工具平台,提供你需要的综合能力

支持各种云平台,各种部署技术,无论是私有云还是公有云

 

 Azure DevOps 5 大模块

1)Azure Boards 电子看板:使用成熟的敏捷工具,在团队中计划、跟踪和讨论工作,更快地为用户提供价值

2)Azure Pipelines 流水线:使用适用于任何语言、平台和云的 CI/CD 生成、测试和部署。连接到 GitHub 或任何其他 Git 提供程序并持续部署

3)Azure Repos 代码托管:获取无限制云托管专用 Git 存储库,并通过拉取请求和高级文件管理进行协作,生成更好的代码

4)Azure Test Plans 测试管理:借助手动测试和探索测试工具信心十足地测试并交付

5)Azure Artifacts 包管理:与团队一起创建、托管和共享包,只需单击一下即可将项目添加到 CI/CD管道中


扫码启动 Azure DevOps


篇幅限制,下文仅详扒两大模块 ---


Azure Boards 跨团队规划、跟踪以及讨论工作

使用成熟的敏捷工具,在团队中计划、跟踪和讨论工作,更快地为用户提供价值。

1)将你的创意转换成产品:确保研发的各个环境都准确的了解目标,并按照计划执行;从需求到代码,从代码到发布的完整端到端跟踪能力

2)完美支持 Scrum 和 Kanban:包含内置的 Scrum 流程和 Kanban 流程,提供运作敏捷团队的所有支持,您可以在每日立会上直接使用电子看板获取工作进展,更新任务状态

3)项目仪表盘:充分了解项目健康程度和进度,使用各种分析数据获取团队状态

 

Azure Repo 代码托管为项目获取无限制、云托管的专用代码存储库

获取无限制云托管专用 Git 存储库,并通过拉取请求和高级文件管理进行协作,生成更好的代码。

1)支持所有 Git 客户端工具:支持任何 IDE,代码编辑器和 Git 客户端连接到 AzureRepo,克隆并提交代码

2)Web hooks 和第三方 API 集成:在 Marketplace上提供了大量开箱即用的 Web Hook 连接插件,也支持任何第三方服务使用 REST API 连接到服务。

3)懂代码的代码搜索:直接在搜索关键词中使用编码语法进行搜索,懂代码的搜索帮助你快速定位。 

·  ·  ·


01.

篇幅有限,剩下的三大模块如何利用?Azure DevOps 还有丰富的插件拓展能力?还可以支持你定制、发布及管理自己的插件?走心建议:戳下方按钮观看课程录播视频并下载本课 PPT!

*认真观看回放,触发隐藏《企业出海白皮书》)

02.

你的企业或已经出海,或即将出海,或还在观望机会......

如希望在业务合规或高效出海领域与微软合作,戳下方按钮完善合作意向表单。



03.

高能提醒——本周五15:00即将上线《企业出海必看11课(七)》加速 AI 模型训练,虚拟机你开对了吗?

有什么方法可以即刻见效地缩短机器学习的时间?加工程师?多开GPU?还是________?




出海第七课

企业出海必看11课:加速 AI 模型训练,虚拟机你开对了吗?

直播时间

2019.05.17   15:00-16:00

重点剧透

  • 深度学习模型训练提速原理

  • 加速深度学习的技术实现

  • 使用场景现场演示

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