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从 Model-Centric 到 Data-Centric,MLOps 帮助 AI 多快好省的落地

1. 从Model-Centric到Data-Centric   近年来在国际国内的人工智能研究和应用上出现明显的趋势即AI应用对于模型和算法的提升目前达到一个瓶颈,目前正在从传统的Model-centric(即以模型为中心),在向Data-centric(以数据为中心)进行转变。 曾任斯坦福大学人工智能实验室主任,谷歌人工智能大脑负责人和百度首席人工智能科学家的业内著名学者Andrew Ng(吴恩达)教授2021年在美国通过他创办的DeepLearning.AI发表线上演讲,演讲的题目是《MLOps:From Model-centric to Data-centric AI》,在人工智能行业内引起了很大反响。在他的演讲中,他认为当前在工业界落地人工智能的现状是通过模型调优进行效果提升,远远不如通过数据质量调优带来的效果提升,所以带来的AI落地趋势为从Model-centric向Data-centric进行转变。 具体来说,采用Model-centric的方法就是保持数据不变,不断调整模型算法,比如使用更多更深的网络层、更多的超参数调整等,对最终结果的改善提升空间已经很小了;相反...

Cloudflare 推出 workerd,开源 JavaScript/Wasm 运行时

Cloudflare 宣布推出 workerd 的第一个 beta 版本,这是一个 JavaScript/Wasm 运行时;基于与 Cloudflare Workers 相同的代码,并在 Apache-2.0 许可下开源。Cloudflare Workers 是一个在公司的内容交付网络上运行的无服务器平台,旨在为任何地区的用户提供低延迟。 Cloudflare Workers 的技术负责人 Kenton Varda 介绍称,workerd 与支持 Cloudflare Workers 的运行时共享大部分代码,但进行了一些更改以使其更易于移植到其他环境。名称“workerd”源自 Unix 命名服务器的传统,使用“-d”后缀代表“daemon”。该名称没有大写是因为它是一个 program name,遵循了类 Unix 环境中的小写传统。 虽然它与 Cloudflare Workers 共享代码,但 Varda 指出,完整的 Cloudflare Workers 服务涉及到 workerd 本身之外的许多技术,包括额外的安全性、部署机制、编排等等。“workerd 本身是我们运行时代码库...

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