工作负载关键词检索结果

2026 年顶级法学硕士和人工智能趋势 | Clarifai 行业指南

Top LLMs and AI Trends for 2026 | Clarifai Industry Guide

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

什么是机器学习管道?阶段、架构和最佳实践

What Is an ML Pipeline? Stages, Architecture & Best Practices

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

如何降低生产中的 GPU 成本 |克拉里法伊

How to Cut GPU Costs in Production | Clarifai

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

顶级生成人工智能用例和未来趋势

Top Generative AI Use Cases & Future Trends

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

混合云编排说明:人工智能驱动的效率、成本控制

Hybrid Cloud Orchestration Explained: AI-Driven Efficiency, Cost Control

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Amazon Search 如何使用 AWS Batch 将 ML 训练提高两倍以进行 Amazon SageMaker 训练作业

How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs

在本文中,我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。

AWS 和 OpenAI 完成 380 亿美元的云交易

AWS and OpenAI complete $38 billion cloud deal

Amazon Web Services (AWS) 和 OpenAI 宣布建立多年战略合作伙伴关系,为 AWS 提供世界一流的基础设施,以便立即开始运行和扩展 OpenAI 的核心人工智能 (AI) 工作负载。根据这项价值 380 亿美元的新协议(该协议将在未来七年持续增长),OpenAI 正在访问包含数十万个 [...] 的 AWS 计算。

云迁移风险和收益

Cloud Migration Risks and Benefits

如今,大多数企业都利用云来运行其大部分工作负载。从本质上讲,他们使用基于互联网的技术的决定受到多种因素的影响。这些包括使软件可靠使用的所有积极方面。然而,云迁移后的风险和收益首先出现在 RicksCloudAI 上。

多云模式在企业中兴起

The multi-cloud model is rising in the enterprise

随着混合云环境在企业 IT 中不断受到关注,多云模型也是如此。通过这种方法,组织可以混合使用 IaaS、产品并在它们之间共享工作负载,从而将云应用程序分布在不同的服务提供商之间。不仅《企业中多云模式正在兴起》一文首先出现在RicksCloudAI上。

在日本和澳大利亚推出针对 Claude Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 的 Amazon Bedrock 跨区域推理

Introducing Amazon Bedrock cross-Region inference for Claude Sonnet 4.5 and Haiku 4.5 in Japan and Australia

こんにちは,你好。 Anthropic 最近推出的 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5(现已在 Amazon Bedrock 上提供)标志着生成式 AI 模型的重大飞跃。这些最先进的模型擅长复杂的代理任务、编码和企业工作负载,为开发人员提供增强的功能。除了新型号之外,我们很高兴地宣布 [...]

AMD 与 Robotec 合作,为自主系统和机器人技术构建“开放生态系统”

AMD partners with Robotec to build ‘open ecosystem’ for autonomous systems and robotics

AMD Silo AI 正在与机器人应用仿真平台开发商 Robotec.ai 合作,通过 ROCm 软件堆栈优化和扩展在 AMD Instinct GPU 上运行的下一代汽车和机器人系统的数字孪生和场景重建工作负载。 AMD Silo AI 与 Robotec.ai 的使命相一致,正在帮助构建安全、人性化的机器人 [...]

高通加速数据中心推理

В Qualcomm ускоряют логические выводы в дата-центрах

AI200 和 AI250 提高特定 AI 工作负载的性能和能源效率。

顶级 GPU 云平台 |比较 30 多个 GPU 提供商和定价

Top GPU Cloud Platforms | Compare 30+ GPU Providers & Pricing

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

最佳推理模型 API |比较成本、环境和可扩展性

Best Reasoning Model APIs | Compare Cost, Context & Scalability

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在您的计算机上本地运行拥抱脸部模型

Run Hugging Face Models Locally on your Machine

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

使用 Amazon SageMaker HyperPod 训练算子加速大规模 AI 训练

Accelerate large-scale AI training with Amazon SageMaker HyperPod training operator

在这篇文章中,我们演示了如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 训练操作器部署和管理机器学习训练工作负载,该操作器通过精确恢复和可定制的监控功能增强 Kubernetes 工作负载的训练弹性。 Amazon SageMaker HyperPod 训练运算符通过有效管理跨大型 GPU 集群的分布式训练来帮助加速生成式 AI 模型开发,提供集中训练过程监控、精细过程恢复和挂起作业检测等优势,可将恢复时间从数十分钟缩短到几秒钟。

Clarifai 11.9:推出针对代理 AI 推理进行优化的 Clarifai 推理引擎

Clarifai 11.9: Introducing Clarifai Reasoning Engine Optimized for Agentic AI Inference

Clarifai 推理引擎、新工具包、Qwen 模型和 GPU 选项,可实现更快、优化的 AI 工作负载。

300 美元的 Windows 笔记本电脑值得购买吗?这款宏碁型号给了我响亮的肯定

Is a $300 Windows laptop worth buying? This Acer model gave me a resounding yes

宏碁 Aspire Go 15 针对日常工作负载进行了很好的优化,而且它的价格点也很适合。