如何从零开始设计与开发一款通用模型预测调度系统

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  • 问题背景
  • 解决方案设计与架构
  • 调度器实现细节举例 – 用一个GPU完成任意模型的任意次预测
  • 客户端细节举例 – 翻倍算力何以减半耗时
  • Q&A

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    课时介绍

    本期课程推想科技将分享工程实践中如何解决上述挑战的,并与大家探讨如何从零开始,分析与抽象问题,设计架构,并开发出一个支持任意计算资源限定、任意机器学习框架、任意计算场景的模型预测的解决方案。

    课程介绍

    机器学习模型从训练导出到生成环境部署,这个过程中涉及大量工作,会面临着各种问题与挑战,比如不断丰富的业务场景,系统需要负载种类繁多的神经网络,预测任务不均匀等,然而企业拥有的计算资源(如GPU个数)是有限的,如何能在有限资源下顺利完成任务,是一个不小的挑战。
    同时,医疗AI场景有着其独特的生产环境,本期课程推想科技将分享工程实践中如何解决上述挑战的,并与大家探讨如何从零开始,分析与抽象问题,设计架构,并开发出一个支持任意计算资源限定、任意机器学习框架、任意计算场景的模型预测的解决方案。
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