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思腾合力助力山东省某人工智能实验室计算平台建设

原创 Sitonholy 思腾合力 2024-05-16 16:30 北京

客户介绍

客户的人工智能实验室位于山东省某市,其目标是打造在人工智能领域的全面竞争力,并致力于让人工智能技术无处不在。该实验室专注于计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等四大领域的基础研究,并将这些研究成果应用于内容、游戏、社交和平台工具型AI等多个方面。

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客户需求

该实验室主要聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点,以攻克新一代人工智能共性关键技术为基础,为智能医疗、智能交通、智慧海洋、智能制造等关键行业应用提供基础设施和技术支持。本项目需要算力集群来支撑深度学习相关的科研工作,同时也需要统一的管理调度平台实现对后端计算资源的整合,可以为需要算力的用户提供租赁服务。

解决方案

  • 思腾合力算力服务器集群

  • AI开放平台

集群建设完成后可以提供高性能计算能力,加速训练复杂的深度学习模型,优化算法,以及处理大规模数据集,从而加快研究和实验的进度。集群允许并行处理多个任务,提高人工智能实验室的效率。研究人员可以同时运行多个实验,尝试不同的参数设置和模型架构,以寻找最佳方案,并且可以加速实验迭代周期。

客户收益

思腾合力自主研发的AI开放平台是一款强大的计算资源管理和调度系统,专门针对GPU高性能计算资源而设计。为用户提供了一个高效、便捷的科研环境,使得在深度学习和高性能计算领域的研究工作得以顺畅进行。用户在该平台上可以轻松地进行数据处理、算法设计、模型训练、模型验证以及模型部署等一系列科研任务,而无需关注底层的集群构建与调度机制,也无需担心深度学习框架的安装部署和性能优化问题。

通过算力服务器,该平台解决了模型和算法对计算能力的需求瓶颈,确保了用户的计算需求得到满足。

此外,AI开放平台还允许用户直接划分计算资源和存储资源,并分配给多个用户使用,提高了资源的利用效率。同时,该平台集成了主流的AI框架,为用户提供了便捷的AI科研工作环境。

供稿 | 解决方案部

思腾合力

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### 腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook,需先安装必要的依赖库。通常情况下,在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]: ```bash pip install jupyter notebook ``` #### 启动服务 启动Jupyter服务前,建议创建一个新的虚拟环境来隔离不同项目的包管理。之后通过下面的指令开启Jupyter的服务端口并设置访问密码。 ```bash jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password ``` 对于安全性和远程访问的需求,可以通过修改`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`文件中的参数实现更细粒度的安全控制和网络配置调整。 #### 文件上传与项目构建 当涉及到具体的文件传输任务时,如向腾合力SCM平台上传数据集或模型镜像等资源,则可参照官方文档说明执行相应的SCP/SFTP协议下的文件传送动作。此外,利用Python内置模块`os`, `shutil`也可以简化本地到云端的数据同步过程。 #### 提交作业流程 针对批量处理需求或是自动化调度场景下,编写Shell脚本配合Cron定时器成为了一种高效的方式。而对于交互式的编程体验而言,直接在Notebook单元格内运行代码片段即可满足大多数情况的要求。 #### 常见问题解答 如果遇到连接超时、权限不足等问题,检查防火墙规则以及SSH密钥认证状态是非常重要的排查方向之一;另外确认目标主机上的相应端口号未被占用也十分必要。 ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录路径 ```
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