XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembasepod
NVIDIA DGX BasePOD：运行：ai
4. 通过 ssh 进入头节点并粘贴复制的 wget 代码以下载 CLI 二进制文件。admin@basepod-head1:~# wget --content-disposition https://basepod-nvidia-runai.runai- poc.com/cli/linux --2023-01-20 12:51:44-- https://basepod-nvidia-runai.runai-poc.com/cli/linux Resolving basepod-nvidia-runai.runai-poc.com (basepod-nvidia-runai.runai-poc.com)... 10.130.122.9 Connecting to basepod-nvidia-runai.runai-poc.com (basepod-nvidia-runai.runai- poc.com)|10.130.122.9|:443... Connected. HTTP 请求已发送，等待响应... 200 OK 长度：未指定 [application/octet-stream] 保存到：'runai' runai [ <=> ] 61.15M 30.2MB/s 在 2.0 秒内 2023-01-20 12:51:46 (30.2 MB/s) - 'runai' 已保存 [64118773] 5. 将二进制文件的权限更改为执行。
NVIDIA DGX BasePOD：企业 AI 的基础设施基础
企业内部 AI 的使用案例数量（包括语言建模、网络安全、自主系统和医疗保健等）持续快速增长。不仅使用案例数量在增长，模型复杂性和数据源也在增长。处理、训练和服务这些下一代模型所需的系统也必须增长。训练模型通常使用数十个 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。对于这些新的工作负载，所有 GPU 都必须能够轻松访问训练数据。此外，组织有许多 AI 研究人员必须同时训练多个模型。企业需要灵活性，以便多个开发人员和研究人员在完善 AI 堆栈并将其投入生产时共享这些资源。