开课吧 百万 AI 云架构师第2期

xiaotu123 · · 830 次点击 · 开始浏览    置顶
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带你彻底掌握百万 AI 云架构师设计能力;涵盖金融、电商、内容、5G/IoT 等超 20 个真实万亿级 AI 架构实践案例;首次推出边缘计算场景,集合云计算,掌握“云边”协同发展新趋势;阿里、头条、百度等行业 AI 技术专家亲授,陪伴式教学守护你全程无忧 开课吧 百万 AI 云架构师第2期 下栽地止:daxiacode.com 百万AI架构总体设计的目标是在高效、灵活、可扩展的基础上,提供高质量、高效率的AI服务。以下是该架构的总体设计方案: 系统架构设计 该架构采用分布式、微服务的架构,通过服务网关统一入口,对外提供API服务。整个架构分为数据处理层、模型训练层、推理服务层和数据展示层,通过消息队列进行通信。 数据处理层 数据处理层主要负责数据的清洗、预处理和存储。采用高效的数据存储技术,如Hadoop、Hive、Spark等,以及NoSQL数据库,如MongoDB、Redis等。 模型训练层 模型训练层主要负责模型的训练和优化。采用深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,以及分布式训练技术,如Horovod、Dist-keras等,提高训练效率和准确性。 推理服务层 推理服务层主要负责模型的推理和预测。采用高性能计算技术,如GPU、FPGA等,以及分布式推理技术,如TensorRT、OpenVINO等,提高推理速度和准确性。 数据展示层 数据展示层主要负责数据的可视化和展示。采用前端框架,如React、Vue等,以及数据可视化工具,如D3.js、Echarts等,提供直观、友好的数据展示界面。 安全性设计 安全性是该架构设计的重要考虑因素。采用多层防御、安全加密技术、访问控制等,保护用户数据和系统安全。 可扩展性设计 该架构设计具有良好的可扩展性,可以根据业务需求和用户量的增加,进行水平扩展和垂直扩展,提高系统的性能和可用性。 总之,百万AI架构总体设计是针对AI服务的高效、灵活、可扩展的架构,为用户提供高质量、高效率的AI服务。

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