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伴隨天氣回暖,,春游出行增加,網(wǎng)約車訂單規(guī)模進(jìn)一步擴大,。但語音識別,、目標(biāo)檢測、自然語言處理(NLP),、到達(dá)時間預(yù)估(ETA)等應(yīng)用場景眾多且復(fù)雜,,如何實現(xiàn)高速響應(yīng),建立統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺成為網(wǎng)約車平臺的核心需求,。

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然而在開發(fā)網(wǎng)約車算力平臺時,,常常面臨各類挑戰(zhàn),,比如:

1、資源使用效率:深度學(xué)習(xí)算法大都屬計算密集型應(yīng)用,,其背后的AI服務(wù)器單價昂貴,,若資源缺乏統(tǒng)籌調(diào)度,無法形成規(guī)?;?yīng),,使用效率大打折扣。

2,、開發(fā)效率:算法開發(fā)最核心的工作是算法的開發(fā)和調(diào)試,,但是算法開發(fā)工程師把大量的時間花在了環(huán)境的部署、配置與維護(通常構(gòu)建一套完整的環(huán)境是以天為單位),,開發(fā)效率待提升,。

3、在線運算:企業(yè)要部署模型服務(wù),,就需要解決服務(wù)的HA,、負(fù)載均衡等生產(chǎn)服務(wù)問題。為了滿足服務(wù)的延遲,、資源的約束,,模型服務(wù)上線,需要做從服務(wù),、到深度學(xué)習(xí)框架,、到計算庫的全棧優(yōu)化。

曙光通過容器化學(xué)習(xí)平臺,,實現(xiàn)1次構(gòu)建,、重復(fù)使用的效果,即將算法環(huán)境封裝成Docker鏡像的方式實現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派,。通過優(yōu)化集群資源利用,,更加細(xì)粒度的資源控制,使資源用即申請,,完即釋放,,解決了資源統(tǒng)一管理和調(diào)度的問題。

在網(wǎng)約車行業(yè)日漸走向有序發(fā)展的背景下,,通過智能化平臺和技術(shù)創(chuàng)新賦能平臺運營,,確保安全、效率和質(zhì)量,,已經(jīng)成為平臺發(fā)展的重點,。曙光幫助企業(yè)打造高效、可靠,、智能的基礎(chǔ)設(shè)施平臺,,并多項賦能,實現(xiàn)AI計算力端到端的最佳實踐,。


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