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腾讯云容器服务 云原生 AI - 概述

文档简介:
云原生 AI 简介: 云原生业已成为了云计算行业下一代的标准。目前,除了传统应用与基础架构的云原生化,AI 与大数据也开始拥抱云原生的架构。 腾讯云容器服务基于在云原生领域的技术沉淀,推出模块化,低耦合、高扩展性的云原生 AI 服务。
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云原生 AI 简介

云原生业已成为了云计算行业下一代的标准。目前,除了传统应用与基础架构的云原生化,AI 与大数据也开始拥抱云原生的架构。 腾讯云容器服务基于在云原生领域的技术沉淀,推出模块化,低耦合、高扩展性的云原生 AI 服务。 云原生 AI 旨在利用云原生的思想和技术,为 AI 场景的数据处理、模型训练、模型上线推理等需求构建弹性可扩展的系统架构的技术,在支持更广泛、多样的用户需求的同时,提高开发、运维和设备的效率。
本篇文档将详细介绍云原生 AI 的产品优势,目标场景以及长期愿景。云原生 AI 的系统架构如下图所示:

说明
云原生 AI 服务目前处于内测阶段,该服务不收取任何额外费用,仅对底层使用的资源 (计算、存储、网络等) 收费。 如果您需要开通云原生 AI 服务,可通过 提交工单 来联系我们。

云原生 AI 目标场景

计算机视觉:金融上的人脸识别、OCR、关键点检测、工业质检等
自然语言处理:翻译、审核、医疗等
内容推荐:广告、商品、视频
信号处理:语音识别,声纹识别、TTS (Text to Sound)、降噪
游戏:AI 陪练、晋级挑战赛、掉线代打
多模态:合成主播、AR/VR

云原生 AI 目标用户

AI 平台 / 运维工程师:利用云原生 AI 平台提供的模块,快速构建 / 自定义扩展一个满足算法工程师需求的平台。
算法工程师:开发、管理、测试、上线算法模型。

云原生 AI 优势

下图展示了云原生 AI 的核心优势,这些优势服务于云原生 AI 的核心愿景:

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  • 本文档向您介绍什么是 AI 环境,及如何管理 AI 环境,包括创建 AI 环境、查看 AI 环境以及删除 AI 环境。 AI 环境概述: AI 环境是云原生 AI 服务的重要抽象概念。一个 AI 环境运行在特定(TKE/EKS)容器集群上,运维人员可按需管理 AI 环境的生命周期。例如,针对不同的上层 AI 业务,AI 运维方可以基于不同组件搭建符合不同业务需求的 AI 环境。
  • 简介: 创建好 AI 环境以后,您可以自行拼装 AI 组件,搭建 AI 平台。本文档将介绍如何对 AI 组件进行增删改查: 注意: AI 组件底层基于 Helm Chart 实现。创建 AI 环境后,不建议您前往应用市场相关页面管理 AI 组件,请直接在 AI 环境管理 AI 组件,以免造成数据不一致的情况。
  • 简介: Fluid 是一个开源的 Kubernetes 原生分布式数据集编排和加速引擎,目前它由云原生计算基金会 CNCF 作为 Sandbox 项目托管。主要服务于云原生场景下的数据密集型应用,例如大数据应用、AI 应用等。
  • 简介: TF-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用以支持在 Kubernetes 上部署执行 TensorFlow 分布式训练任务的组件。 在部署完成之后,用户可以创建、查看、删除 TFJob。
  • 简介: PyTorch-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用于支持在 Kubernetes 上执行 PyTorch DDP(distributed data parallel)模式分布式训练任务的组件。 在部署完成之后,用户可以创建、查看、删除 PyTorchJob。
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