AI 平台规划与优化

• 硬件选择

  评估并选择适合的计算硬件，包括 CPU、GPU 和专用加速器，以适应不同的 AI 工作负载。

• AI 平台设计

  依据性能和预算需求，设计适用于本地和云端环境的 AI 平台方案。

• 容器化与编排

  使用 Docker 和 Kubernetes 创建可复现的机器学习环境，并编排分布式训练和推理工作负载。

• 性能优化

  应用诸如分布式训练、混合精度和模型量化等技术，以提升 AI 系统的效率。

• 成本管理

  分析并管理 AI 平台的相关成本，实施策略以优化在云端和本地部署环境中的开支。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。