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微软在伦敦开设 AI 中心

微软宣布将在伦敦建立一个新的 AI 研究中心。此前,该公司宣布在公司内创建一个名为 Microsoft AI 的新部门,专注于构建 Copilot 等商业人工智能产品。 新的 AI 中心将专注于大型语言模型和运行它们所需的基础设施的创新,为基础模型创建工具,以及在公司内部以及与 OpenAI 等外部合作伙伴进行协作。 Microsoft AI London 将由 Jordan Hoffman 领导,他曾是 DeepMind 和 Inflection 的研究科学家。通过在伦敦建立基地,该公司希望吸引更多英国人才到微软从事 AI 工作。该公司计划在接下来的几周内开始发布职位列表。 微软 AI 执行副总裁兼首席执行官 Mustafa Suleyman 表示,这对微软 AI 和英国来说都是个好消息。 “作为一名在伦敦出生和长大的英国公民,我很自豪能够在这里共同创立并建立一家尖端的 AI 企业。我深深了解英国非凡的人才库和 AI 生态系统,我很高兴能够代表 Microsoft AI 对英国做出这一承诺。通过与英国政府、商界和学术界思想领袖的密切合作,我知道英国致力于负责任地推进 AI 发展,并以...

从模型到部署,教你如何用Python构建机器学习API服务

本文分享自华为云社区《Python构建机器学习API服务从模型到部署的完整指南》,作者: 柠檬味拥抱。 在当今数据驱动的世界中,机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而,将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成,往往需要构建API服务。本文将介绍如何使用Python构建机器学习模型的API服务,并提供案例代码作为示例。 1. 确定模型 首先,我们需要选择并训练一个适当的机器学习模型。这可能涉及数据收集、预处理、特征工程和模型训练等步骤。在本文中,我们将以一个简单的示例来说明,假设我们已经有一个训练好的线性回归模型,用于预测房屋价格。 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 生成示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) 2. 构建API服务 接...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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