部署运维-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

行动起来，活在当下

累计撰写 4466 篇文章
累计创建 1606 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是部署运维相关的文章

2026-01-21
5 个替代 Google Colab 运行长时间任务的方案
- 2026-01-21
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
AI能编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具能快速生成可运行的Python代码，但这些代码往往难以维护。文章深入探讨了在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时，AI倾向于优化“即时可用性”而非长期可读性和可维护性的问题。为解决这一差距，文章提供了六大核心策略，包括：避免从零开始（设置基础结构）、利用Python类型系统（如Pydantic和mypy）设置护栏、创建明确的“AGENTS.md”指南文件、编写引用现有模式的提示词、在实施前规划，以及系统化验证AI输出。通过这些方法，开发者可以确保AI...
- 2026-01-21
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-17
使用强化学习训练扩散模型本文介绍了伯克利AI研究团队利用强化学习（RL）控制100辆自动驾驶汽车（AV）部署到高峰时段的高速公路上，旨在平滑交通拥堵并降低所有人的燃料消耗。研究重点是解决“走走停停”波浪现象，并通过与数据驱动的模拟器交互，训练出能够最大化能源效率、保持吞吐量并安全运行的控制器。实验成功展示了少量智能控制车辆对改善整体交通流和燃油效率的显著作用。
- 2026-01-17
- 1
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-17
五大开源AI模型API提供商对比
- 2026-01-17
- 0
- 0
- 0
2026-01-17
使用 GitHub Actions 在 Amazon Bedrock AgentCore 上部署 AI 智能体本文详细介绍了如何利用 GitHub Actions 工作流，安全、可扩展地将 AI 智能体部署到 Amazon Bedrock AgentCore Runtime。通过采用 OIDC 身份验证和最小权限控制等最佳实践，我们构建了一个全自动化的 CI/CD 流程，实现了代理的无缝部署、持续安全扫描和代码质量检查，极大简化了企业级 AI 智能体的运维复杂性。
- 2026-01-17
- 0
- 0
- 0
2026-01-10
使用Amazon SageMaker AI上的AWQ和GPTQ进行训练后权重和激活的量化，加速LLM推理本文深入探讨了如何在Amazon SageMaker上利用AWQ和GPTQ技术加速大型语言模型（LLM）的推理过程。通过后训练权重和激活量化，我们展示了如何显著降低延迟和提高吞吐量，优化LLM的部署成本和性能。
- 2026-01-10
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-27
使用数据并行在多GPU上训练模型
- 2025-12-27
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-27
初学者必看的5个有趣Docker项目想要通过实践掌握Docker技能的初学者，可以从五个有趣且实用的项目中入手。这些项目涵盖了使用Docker托管静态网站、构建多容器应用（如Flask后端与Redis数据库）、共享数据库、实现Jenkins自动化持续集成，以及搭建Prometheus和Grafana进行日志和性能监控。通过亲手操作，您将不仅理解Docker的核心概念，还能掌握部署、管理和观测容器化应用的关键技能，有效避免“在我机器上可以运行”的问题，从而简化开发和部署流程。
- 2025-12-27
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-26
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 在 Amazon SageMaker AI 上优化 LLM 推理本文深入探讨了在 Amazon SageMaker AI 上使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 来系统化优化大型语言模型（LLM）推理性能的方法。通过自动化基准测试和参数调优，您可以告别繁琐的手动试错，快速找到满足延迟和吞吐量服务水平协议（SLA）的最佳配置，从而显著提升自托管模型的效率和成本效益。
- 2025-12-26
- 0
- 0
- 0
2025-12-25
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 优化 Amazon SageMaker AI 上的 LLM 推理本文深入探讨了如何在 Amazon SageMaker AI 上利用 BentoML 的 LLM-Optimizer 工具，系统性地优化大型语言模型（LLM）的推理性能。面对自托管模型的成本和复杂性，LLM-Optimizer 提供了自动化的参数基准测试和搜索流程，以平衡吞吐量和延迟。通过 Qwen-3-4B 模型的实际部署案例，文章展示了如何找到最优的张量并行、批处理大小和并发限制配置，实现比基线高出 2.7 倍的吞吐量提升，确保生产环境下的服务水平目标。
- 2025-12-25
- 1
- 0
- 0
2025-12-25
Agent Lightning：无需重写代码即可为 AI 智能体添加强化学习本文介绍了 Agent Lightning，一种创新性的方法，允许开发者在不修改现有 AI 智能体代码的情况下，为其注入强化学习能力。这项技术通过添加可学习的控制器来优化智能体行为，显著提升了其性能和决策能力，为构建更强大的智能体开辟了新的途径。
- 2025-12-25
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-24
全球首款免遥控机器狗预售：9988元，全地形都能去维他动力（Vbot）近日发布了全球首款免遥控机器狗“大头BoBo”，并开启预售，首发价低至9988元。这款机器狗的核心突破在于其“免遥控”设计，融合了本体智能、空间智能和Agent智能三层架构。它配备了128 TOPS的AI算力平台、360度激光雷达和双目视觉系统，能实现全场景自主感知、避障和路径规划。凭借1:1大小腿设计和高扭矩电机，大头BoBo能稳定穿越台阶、草地等复杂地形，实现真正的全地形适应。该产品在预售期间订单火爆，显示出市场对智能机器人应用前景的强烈兴趣。
- 2025-12-24
- 0
- 0
- 0
- AI工具应用
- AI行业应用
2025-12-24
使用 Weights & Biases Weave 和 Amazon Bedrock AgentCore 加速企业 AI 开发随着企业对生成式AI的应用加速，从概念验证到生产部署需要强大的开发、评估和监控工具。本文演示了如何结合Amazon Bedrock（FM）和AgentCore与W&B Weave，实现从跟踪单个FM调用到监控复杂Agent工作流的全生命周期管理，显著加速企业级AI解决方案的构建、评估与生产部署。
- 2025-12-24
- 0
- 0
- 0
2025-12-23
在 Amazon SageMaker AI 上部署 Mistral AI 的 VoxLlama 模型本文详细介绍了如何利用 Amazon SageMaker 快速部署 Mistral AI 推出的先进多模态模型 VoxLlama。我们将探讨使用 SageMaker 托管服务部署高性能大语言模型的步骤，为开发者和企业提供了一个高效、可扩展的解决方案，以在云端运行和集成最前沿的 AI 技术。
- 2025-12-23
- 0
- 0
- 0
2025-12-22
如何以经济实惠的方式托管语言模型
- 2025-12-22
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-18
使用 Amazon SageMaker AI 跟踪和管理 AI 开发中使用的资产构建定制基础模型需要协调数据、计算、模型架构、评估器和部署等多个资产。本文深入探讨了 Amazon SageMaker AI 如何通过自动跟踪和管理数据集版本、自定义评估器以及端到端血缘关系，简化生成式 AI 开发的复杂性，确保模型的可追溯性和可复现性。
- 2025-12-18
- 0
- 0
- 0
2025-12-17
使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于生成式 AI 运营（GenAIOps）的系列文章第一部分，重点介绍了如何将 DevOps 原则应用于 Amazon Bedrock 驱动的生成式 AI 工作负载。我们将探讨 GenAIOps 如何帮助企业应对扩展、安全性和治理等挑战，并展示在探索、生产和重塑三个阶段中实施关键实践的策略。
- 2025-12-17
- 1
- 0
- 0
2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运行生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产，面临扩展、安全和治理的新挑战。本文介绍生成式AI运维（GenAIOps），即DevOps原则在生成式AI中的应用，并展示如何使用Amazon Bedrock实现GenAIOps实践。重点讲解了如何演进DevOps架构、管理数据、建立开发环境和评估性能，为构建和扩展生产级生成式AI应用提供实用的实施策略。
- 2025-12-16
- 0
- 0
- 0
2025-12-16
使用 Amazon S3 客户端优化机器学习训练的数据加载最佳实践本文深入探讨了在机器学习训练中使用 Amazon S3 客户端时，如何优化数据加载性能。我们将重点介绍数据分片大小（100MB-1GB）、顺序访问模式以及利用 S3 客户端（如 S3 Connector for PyTorch）来避免 I/O 瓶颈，确保 GPU 资源得到充分利用，从而显著提升训练吞吐量。
- 2025-12-16
- 0
- 0
- 0
2025-12-16
使用 SageMaker HyperPod 弹性训练实现基础模型训练的自适应基础设施本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 新增的弹性训练功能，它允许机器学习（ML）工作负载根据资源可用性自动伸缩。通过动态调整资源，弹性训练可最大化 GPU 利用率，降低成本，并加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。我们将深入探讨其工作原理、配置步骤以及性能表现。
- 2025-12-16
- 0
- 0
- 0

1
2
3
4
5