AI公有云平台实践

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AI算法依赖于大量计算资源,因此对于想涉猎AI的企业来说,第一步面临的就是成本压力。这其中包括服务器成本、运维成本、人员培养学习成本,不但有金钱上的也有时间上的。因此,如何有效降低成本,加快AI方案的试错,是每个想把AI算法产品化的企业都需要考虑的问题。
本议题将围绕AI公有云平台实践,论述 UCloud 如何利用公有云的规模效应和分时租赁特性,降低企业的AI转型门槛,使广大公有云用户在不改变AI算法开发流程的基础上,为其提供一套开箱即用的开发、测试、乃至生产环境。有效降低人员学习成本,加速算法落地。
 
·演讲主题·
AI公有云平台实践
 
·主讲老师·

范融
UCloud  LabU深度学习研发工程师
 
·主讲提纲·
1 、为什么要建设AI基础平台
  • 多算法框架、多设备兼容
  • 多团队资源池共享
2 、UCloud AI基础平台整体架构
  • 如何实现平台兼容性
  • 如何实现弹性可靠
3 、利用AI平台加速训练(实操部分):
  • 图像分类算法简介
  • 图像分类算法云上加速
  • 其他开源案例资源共享

授课教师

曾在金融行业服务多年,对于企业级信息系统、搜索、数据分析具有丰富经验,多次获人行奖奖项。目前就职于UCloud,参与AI 产品的研发和运营工...