企业AI开发历程中如何制止争吵？

固然后面这句是小编乱说

只管没有那么夸张，但不停涌现的AI框架和版本，使得工程师的软件栈越来越庞大，差别工程师使用的框架、工具也各不相同。

种种差别，使得人工智能开发依赖的情况安装部署、测试等事情变得很是繁琐耗时，倒霉于协同开发和事情延续。

甚至还会经常泛起，项目成员之间相同难题，发生种种争论、争吵，造成开发效率低下。

不止如此，当企业AI应用规模越来越大，其所需的GPU盘算资源也会越来越多，

没有统一的治理调理，就会泛起有的小组资源空闲而有的小组却无资源可用，甚至遇到紧迫的项目开发时，也会泛起无法紧迫优先挪用盘算资源的情况。

同时资源有限让模型训练数量变得很是有限，白昼GPU卡只用于开发情况建立，到了晚上GPU卡空闲才气用于训练任务。

项目泛起资源争夺，分配不公，团队就容易泛起争吵不休，明争冷战，影响部门团结和事情努力性，最终影响项目开发进度。

总之，对于AI企业来说，如何在多用户、多业务场景下，满足AI开发用户对大规模训练及盘算资源的需求?细分来说即：

如何大幅度提升AI工程师开发效率?

如何提高GPU等昂贵盘算资源的使用率?

如何解决盘算资源分配不公，保证合理使用?

如何淘汰等候时间，提高模型训练效率?

……这些问题都关系着研发创新的进度，是企业亟需解决的。

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那么如何解决以上问题?

俗话说，工欲善其事，必先利其器。对于AI应用规模较大，有多台AI服务器盘算资源的企业来说，这时就需要借助一些「利器」。

现在要寻找这样一款利器，就不得不提到人工智能盘算向导品牌——浪潮的AIStation人工智能开发平台。

这款利器体现如何？让我们一起get下它的焦点技术：

1.提供完整的深度学习业务流程，高效易用，有效提高开发效率。

可实现数据准备、模型开发、模型训练、模型治理等一站式AI开发全流程。

深度学习训练任务包罗步骤比力多，完整开发流程，除了操作简朴，更重要能大水平制止任务拥堵、杂乱、庞杂、相同难题等情况泛起。

2.一键部署深度学习情况，缩短深度学习部署时间

内置深度优化的深度学习框架(Caffe、Tensorflow、Mxnet等)和容器，秒级搭建训练情况，性能提升20%-30%。

包罗：内置Jupyter开发工具，Shell一键进入等深度学习模型开发及优化工具及接下来提到的焦点技术。

这些都很大水平简化了开发工程师操作，让AI工程师从繁琐的资源和情况设置中脱离出来，聚焦在模型开发事情上，提高深度学习的开发效率。

3.智能调理GPU资源，极大提高资源使用率

对盘算资源统一分配治理，实现全面的集群监控治理，可实时掌握资源使用情况及运行状态。

接纳GPU用户配额和限制计谋，例如对盘算资源空占，治理员可设置超时时间，资源空闲超时，AIStation自动释放算力，提高盘算资源使用率，保证盘算资源能凭据开发人员的需求举行合理的调理;

盘算资源按需申请，随用随到，例如对于紧迫用户，治理员可以对其开通紧迫权限，优先使用。

支持GPU共享模式，接纳细粒度调理，多任务可以同时共享同一张GPU卡，充实发挥出GPU卡的盘算能力，整体资源使用率可提高75%。

4.一站式深度学习平台服务，训练速度全面提升

支持训练任务轮询调理计谋，保证各组训练任务即盘算资源的公正共享。

可设置多组超参数，同时展开训练，并视察差别参数训练效果，寻找最优值。通过调参工具，可以加速模型训练的速度，尤其对于训练时间比力长的模型，可有效的缩短训练的时间。

在训练历程中实现模型可视化，能够实时发现训练历程中模型存在的问题，有效地节约开发时间。

总结来说

浪潮AIStation致力于资助企业构建高效的AI一体化开发平台，统一治理调理企业AI盘算资源，为AI开发工程师提供完善的AI开发软件栈和开发流程，同时提供强大的盘算力支撑，从而有效提高盘算资源使用率，大幅提升AI工程师开发效率，助力企业的高速生长。

现在百度、一加手机、交通银行等企业和浪AIStation都有着深度的互助。

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对于这款软件，跟浪潮服务器一样，浪潮AIStation也会通过授权给分销商举行销售及客户服务。

继斩获「浪潮服务器焦点分销商」后，

深圳悠加科技

凭借着富厚的行业资源和企业服务履历

再次拿下全国首家「浪潮AI认证分销商」。

同时深圳悠加科技的技术工程师和销售治理团队也到场浪潮相关培训并通过考核。

专业的技术和销售治理团队，让悠加科技具备了完整的交付能力与售后支持能力。

经由这个认证之后，深圳悠加科技可根据浪潮企业政策，独立开展关于AIStation 深度学习治理等软件销售及客户服务事情。

相信企业在AI项目开发历程中，拥有这样一款利器，将会很大水平提高项目人员们的满足度，提升团队协作效率，加速项目开发进度。