公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。2021年，最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元，换算成人民币将近百万。现在，即使是入门级编程工作，开发者也必须具备人工智能技能。实际上，遵循在线教程并为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训，然后运行该模型进行演示。 仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
有钱没钱，回家过年是中华民族 2000 多年的传统。今年的春节注定是不一样的，原地过年、云过年成为新趋势。虽然大多数的我们不能回家，但是过年的氛围不能少！比如，年夜饭！无论在何地，无论是否在家吃年夜饭，都可以给菜品点心拍个照，用 Serverless AI 推理识别年夜饭食物。 传统习俗加持高科技，足不出户，也能花样过大年！ 用 Serverless 部署一个 TensorFlow 函数，参与「Serverless 云过年」活动， 既是花样过年，又可拿惊喜好礼！ 一、活动介绍 这个春节，虽然要原地/
文中带有大量链接，点击阅读原文，查看文中所附资源 阅读本教程后，你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用，比如这个能识别食物的网页 。你也可以在腾讯云上试试更多 TensorFlow 函数。 人工智能（AI）正在改变我们的生活。但是，AI 应用所需要的，远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计，在生产环境中，95% 的人工智能计算都是用于推理的。使用人工智能推理服务的最佳平台是公共云或边缘云 ，因为云能够提供丰富的计算能力、高效安全的模型管理，以及更快的 5G 互联网连接。
最近看到《用 Serverless 架构部署 TensorFlow 模型推理函数》的活动，对 Serverless 非常感兴趣，本着学习的心态初步探索两个 Serverless 框架，一个是开源的 OpenFaaS，一个是腾讯云，通过实际使用和对比初步入门 Serverless。 OpenFaaS 按文档说明在 Ubuntu 20.04 上部署这个框架。 然后创建 Python 函数： def handle(req): print("Hello! You said: " + req) 修改配置，这
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于 PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像。使用 GPU 云服务器训练 ViT
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。
本文主要介绍了如何快速入门深度学习，从了解人工智能和机器学习开始，然后逐步深入介绍如何实现机器学习，包括选择算法、数据处理、模型训练和模型评估等。最后介绍了几个实际应用案例，包括使用机器学习进行疾病预测、智能驾驶和智能推荐系统等。
腾讯CVM标准型SR1是腾讯云推出的首款搭载ARM架构处理器的新一代CVM标准型计算实例规格。SR1基于全核一致主频3.0GHz的Ampere Altra处理器，实例核数从1核到64核，并支持1: 2、1: 4等多种处理器与内存配比，相对x86架构实例为用户提供卓越的性价比。
作者：围城之上 编辑：夏歌 偶然间看到了 Second State 和腾讯云联合举办的 AI 推理函数活动，试了一下食物识别的模板函数，识别结果还是挺准确的。而且听说来了就有奖品，作为资深动手实践者（羊毛党）怎么能错过？这是第一次使用云函数部署 AI 模型，不用自己搭建服务器，还挺有意思的。正好利用周末时间，经过一番学习和摸索终于完成任务：做了一个通用物体识别的 Serverless AI 推理函数。我们的征途是星辰大海，可不能被美食所阻挡。 先让我们来看看效果图吧，第一位萌物嘉宾闪亮登场。 （Har
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践（全）》，感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ，里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作，本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节，在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中，已经详细介绍了腾讯深度学习平台，也就是Mariana项目的实现细节了，这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来，腾讯
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望，腾讯高级工程师，从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大，分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。 尽管
使用容器镜像交付是云原生时代的重要特征，这不仅体现在企业内部应用中，也体现在公有云的 Serverless 云函数中。腾讯云 Serverless 云函数日前上线了「容器镜像交付」的功能，相较于传统 Serverless，容器镜像交付有着明显的好处：它解决了环境依赖的问题，使 Serverless 更加通用，拓展了 Serverless 的能力。 具体来说，容器镜像使得 Serverless 云函数不但能支持预设的 Node.js、Python 这些 Runtimes，而且也能支持机器码二进制程序（Nat
「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
大数据行业近日又发生了哪些大事？D-News每天独家推送大数据行业新闻合集，每天早上五分钟，再也不会错过大新闻~每逢周一您还可以听到新闻内容哦~ 本内容由大数据文摘（BigDataDigest）和数据派（datapi）联合推出，转载要求见文末。 D-News团队正在招募喜爱大数据并爱好分享的你~后台回复“dnews”加入我们吧！ 摘要：谷歌首届TensorFlow开发者峰会重磅发布TensorFlow 1.0；腾讯云、清华大学共建国家工程实验室，推动大数据产业发展；医疗健康领域区块链公司Hashed Hea
云原生在近几年的发展越来越火热，作为云上最佳实践而生的设计理念，也有了越来越多的实践案例，而一个个云原生案例的背后，是无声的巨大变革。 腾讯云主办首个云原生百科知识直播节目——《云原生正发声》。直播内容围绕云原生领域，覆盖实时的云原生技术、实践、性能优化、前沿趋势、云原生案例分享、企业云开发者成长路径、就业等等内容。 《云原生正发声》，2021年国内首个云原生百科知识直播节目，将在每周二晚19:30 准时开播。通过本直播节目帮助云原生技术使用者和爱好者加深云原生技术的理解，同时推动云原生与企业IT的融
TensorFlow 科技网站technode北京时间2017年12月19日报道，腾讯安全团队近日在谷歌机器学习平台TensorFlow发现重大安全漏洞。一旦黑客利用该漏洞，应用开发者或使用者可能因此造成严重损失。 以下为报道详细内容： 一直以来，人们都认为谷歌是推动全球人工智能革命的领导者，但是它为开发者所提供的工具可能并不像许多人想象的那么安全。中国社交游戏巨头腾讯的一个安全团队近日表示，他们在谷歌的机器学习平台TensorFlow中发现了一个“重大的安全漏洞”，程序员在使用该平台编辑代码时容易受到
计算加速套件 TACO Kit 简介 从推荐系统、自动驾驶到聊天机器人，AI 正逐渐渗透到我们生活的每个角落。每一次我们使用这些应用的时候，应用背后都有训练好的神经网络模型在运行一个叫做“推理”的过程。无所不在的应用，意味着推理可能会被部署在云、边、端等各种可能的硬件终端上。不同硬件所带来的异质性，不可避免地给软件设计提出了巨大的挑战。开发者经常需要在不同目标设备上开发推理应用，并使用不同平台、各自独立的软件栈及依赖。 为了应对上述软件研发的挑战，腾讯发布了 TACO Kit（Tencent Acceler
大家好，很高兴能够参与这次腾讯云IoT应用创新大赛，非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升，同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
特大喜讯：本项目涉及的有关代码已经在github开源，开发者可以同步复现我们之前的工作，同时也可以基于这一开发文档来实现自己的AI应用~~
人脸识别、体感测温、图片转文字等 AI 推理函数在许多场景已经得到了成熟应用。从 AI 算法到数据准备、再到训练模型，这一过程已经有成熟的工具支持。但是如何将训练好的 AI 模型带到生产环境，一直是极具挑战的问题。 在服务器上部署 AI 推理软件（比如 Tensorflow 的服务器版，或者使用 AI SaaS 云服务，都可以在一定程度上解决这个问题，但是，部署自己的服务器需要在生产环境中运维复杂的 AI 软件栈，并且需要为闲置资源付费；使用 AI SaaS 云服务则会受到 SaaS 云服务对模型以及数据
本人非专业开发者，之前也没用过云服务器，所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下，给同样困惑的朋友一点借鉴，大神可以略过，谢谢！
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日，GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办，峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域，邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家，为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货，提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上，腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
导语 机器学习领域最重要的两个问题是机器学习模型的生产（模型训练）和机器学习模型的部署（模型推理）。其中，模型的部署关注两个方面： 模型推理的性能问题：目标是通过计算图层面的优化，算子层面的优化等方式，在保证模型效果的前提之下，提升模型计算（模型推理）的性能。 模型部署的工程问题：主要着眼于对模型部署过程中的整个模型的生命周期进行管理，降低模型部署的工程量。 目前常见的推理优化框架有侧重于推理性能提升的 TensorRT、NVIDIA 基于 TensorRT 的 Triton、Tensorflow 社区的
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku：Gomoku的AlphaZero算法的实现（也称为Gobang或Five in a Row）
【新智元导读】 谷歌董事长 Eric Schmidt 眼中的智能时代，也许并没有真正了解中国的AI发展状况。 （文/cade metz) 在中国乌镇的舞台上，谷歌董事长Eric Schmidt向大众描绘他眼中的智能时代。但是，他在讲述的不是人类的智能，而是机器智能。他对深度神经网络和其他能让新技术的崛起赞赏有加，这些技术能让机器自己对任务进行学习，以及在大量的数据或者通过自己不断的试错找出模式。在谷歌，TensorFlow的出现，让工程师们可以建立深度学习系统，这些系统可以用于识别照片中的物体和人脸、识别语
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
Google被认为是推动全球AI革命的领导者，但它给开发人员提供的工具可能并不像许多人想象的那么安全。中国社交游戏巨头腾讯的一个安全团队最近声称，它在Google的机器学习平台TensorFlow中发
推荐系统是机器学习的一大主要应用，旨在根据用户偏好推送相关内容，比如推荐电影餐厅、搭配时装首饰或筛选媒体信息流等。近年来，随着RNN等诸多深度学习（DL）组件和在线学习策略被引入推荐系统，DiFacto等特定的推荐系统框架逐渐无法满足用户需求。基于此，越来越多的算法工程师转向使用TensorFlow等开源的通用型框架提升生产效率。 在推荐系统领域，Embedding 已成为处理 ID 类稀疏特征的常用手段。作为一种「函数映射」，Embedding通常将高维稀疏特征映射为低维稠密向量，再进行模型端到端训练。
【导读】北京时间2月6日，一年一度的Think With Google在北京召开。谷歌大中华区总裁石博盟发表开场演讲，感叹中国AI的发展迅猛，李佳博士介绍了谷歌“AI赋能”，总结了其部门作为谷歌AI研
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模型部署作为算法工程落地的最后一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型，还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如何解决这最后一公里，让焦点聚焦在模型开发上，是模型部署服务模块需要解决的问题。
导语 | 通过 WebAssembly，腾讯云 Serverless 让开发者只写几行代码，就能在生产环境部署 TensorFlow 模型。Serverless 让开发者不用另起服务器，同时也比 AI SaaS 服务更易定制化，达到提高开发效率与业务灵活扩展的效果。本文由 Second State CEO Michael Yuan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《在腾讯云 Serverless 上部署AI推理函数》整理而成，向大家分享他的
以上就是完成人脸识别所需的步骤，如果你想在这个基础上，做人脸比对或者身份证校验等拓展功能，可以借助用户的身份证、姓名等信息，再结合第三方的AI服务，比如腾讯云的人脸核身来完成，本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
导读 本周开源云业内倒是出现一些比较有趣的消息。首先是Deepo项目在GitHub上的爆红。小编简单了解了一下该项目，用“强大”来形容并不为过，其不但能实现快速配置深度学习环境，还支持几乎所有常见的深度学习框架。另一则消息是 OpenContrail 项目将被 Linux 基金会接管。2013年，Juniper 发布 OpenContrail，OpenContrail被设计为能够在OpenStack云管理平台上工作。另外一则消息是一件“好人好事”，近日腾讯发现谷歌人工智能学习系统TensorFlow存在严重
本文介绍了DI-X这个一站式深度学习平台，它融合了深度学习框架、算法、模型训练、模型推理和协作，可以完成深度学习的闭环，直接对之前存储在COS上的数据快速的进行挖掘，而得到的模型又能够快速的部署，降低人工智能的门槛。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。
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在如今在线会议、网络教学盛行的时代，员工和学生被要求打开摄像头，将自己、居住环境、隐私暴露在公众视野中。背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题，而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。 有读者可能疑惑，Native环境下的背景虚化、虚拟背景技术已经存在多时了，把它直接迁移到Web端能有多难呢，我们今天就从这个问题出发，展开聊聊。 与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现，目前Web端实现时有如下难点： 模型轻量：Native端可以在软件包
本文介绍了DI-X平台，它是一个一站式深度学习平台，致力于让中小企业快速、低成本地接入人工智能。DI-X平台通过使用腾讯云对象存储（COS）和云服务器（CVM）等基础设施，结合腾讯云的DI-X组件，为中小企业提供了快速部署、训练和预测一站式深度学习服务。它主要包含六边形数据节点、长方形算法节点和圆形模型节点，支持在线预测、离线训练和模型管理等功能。DI-X平台旨在降低人工智能的门槛，推动人工智能的普及，为中小企业提供快速、低成本接入人工智能的能力，让它们能够更好地创新和发展。
英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。 据了解，TurboTransformers源于腾讯内部对开源协同的推动。2019年初，腾讯技术委员会成立，下设开源协同、自研上云两个项目组和对外开源管理办公室，以此来促进内部代码的开放共享和协同共建。TurboTransf
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，具有高性能、易用、通用的特点，已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation，覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型，同时更多的Operation在持续接入中。 特性 WeChat TFCC由Library、Runtime、Gene
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 前 言 英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。 戳“阅读原文”预览完整的英特尔专区板块 腾讯云大学是腾讯云面向云生态用户打造的一站式学习成长平台，
本周（2024年01月15号），悬镜供应链安全实验室在Pypi官方仓库（https://pypi.org/）中捕获1起Py包投毒事件，投毒者利用包名错误拼写(typo-squatting)的攻击方式来仿冒谷歌开源的tensorflow机器/深度学习框架,投毒攻击目标锁定AI开发者。
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本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文，读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
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