青云QingCloud深度学习平台全系列服务升级 大幅降低人工智能开发成本
随着人工智能应用场景越来越广泛,人工智能应用需要更多地在动态环境下运行,快速响应环境中的变化,满足业务需求,传统的应用开发模式明显不再合适,这就对企业、开发者的整个系统环境提出了灵活性、高性能以及易用性等需求。
本次青云QingCloud 深度学习平台全系列服务升级,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过 QingCloud AppCenter 一键部署交付,大幅降低人工智能开发成本,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。
同时,针对不同企业需求,我们还推出了入门版、基础版、企业版三种版本,可应对不同场景对深度学习的需求,并可享受云计算弹性特性,按需进行横向、纵向扩展。
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版本介绍
入门版
搭载第二代英特尔®至强®可扩展处理器,通过 DL Boosting 的 VNNI 技术及 Intel 优化的深度学习框架( TensorFlow、Caffe、PyTorch 等),在图像分类、图像目标检测、自然语言处理、推荐系统及强化学习等深度学习的性能大幅提升。
入门版预装英特尔针对 CPU 优化过的 Caffe TensorFlowKerasPyTorch 最新深度学习框架。
基础版
搭载 AMD GPU,在提供云主机灵活性的同时,提供优秀的性能体验和超高的性价比,在深度学习训练、推理等方面都能表现出优秀的计算优势。
长期以来,深度学习硬件领域被 NVIDIA 垄断,AMD GPU 对主流深度学习框架的支持给用户提供了更具性价比的选择。AMD GPU 目前支持的深度学习框架有 TensorFlowPytorchCaffe,并将支持 MXNet。
基础版预装了 TensorFlow 1.14.0、Keras 2.2.4、PyTorch 1.2.0 最新深度学习框架。
企业版
搭载 NVIDIA GPU,在提供云主机弹性特性的同时,提供极致的性能体验,能够为用户提供超高的计算能力,在深度学习训练、推理等方面都能表现出强大的计算优势。
企业版预装Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch 最新深度学习框架。
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五大优势,解析青云QingCloud 深度学习平台
第一
一键完成部署 极速搭建深度学习开发环境
即使是有经验的深度学习开发者,想部署构建一套深度学习开发环境也需要大量时间完成复杂的配置工作。Deep Learning on QingCloud 通过 AppCenter 交付,可一键完成云端部署,并提供应用全生命周期管理能力(创建、扩容、监控、健康监测等),助力开发者极速搭建深度学习开发环境。
同时,为方便开发者快速进行人工智能应用开发,QingCloud 还通过 AppCenter 联合多家人工智能领域合作伙伴,提供从证件识别、人脸识别、文本分析、人机对话等丰富 AI 服务及应用。
超高性能,灵活选择部署模式
支持使用 GPU 或仅使用 CPU 进行深度学习开发与训练,同时可根据自身需求选择单节点或分布式部署模式。
用户可在深度学习平台上使用 GPU 或 CPU 进行单机或分布式深度学习模型训练与推断,并可享受云计算弹性特性,按需进行横向、纵向扩展。
第三
集成主流深度学习开发框架与科学工具包
为加速深度学习开发与模型训练,Deep Learning on QingCloud 预置 CUDA8.0 和 cuDNN5 驱动,并安装有 numpy、scipy、pandas、matplotlib、nltk、scikit-learn 等众多数据科学工具包。
还集成 Caffe、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等主流深度学习框架和 Jupyter notebook 前端开发环境,助力算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。
第四
无缝对接 QingStor®对象存储 存储海量训练数据
集成 QingStor® 对象存储命令行工具,通过配置对象存储相关参数,可便捷地从 QingStor® 对象存储中获取海量训练数据,完成模型的训练。
第五
按需计费 灵活掌握开发成本
支持按需付费与预留资源两种计费模式,为用户提供更加全面和灵活的成本管理支持。
在离线训练、临时测试、算法验证以及 AI 框架学习等场景中较适于按需付费模式,而在生产环境稳定训练需求和在线训练等场景中使用预留资源模式成本更低。
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