有一种服务称为MaaS

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Metal as a Service

有一种服务称为MaaS(开源):云管理平台中必不可少的服务。为服务对象提供裸机(1或n),服务对象可以用来安装云OS和其他云功能。


使用dell等服务器的IPMI功能。

加入网络功能实现分布式操作系统,分布式数据库软件的全球部署。


目前有不足之处,不能固定IP,只能DHCP,因此就不可以VM迁移而保持业务连续性。扩展一下用LISP。 (MAAS versions 1.6 and above已经通过stickyip来解决此问题)



OpenStack+Hadoop的部署在存在MaaS的时候这么理解。Nova组件和Hadoop组件可以替换使用云OS。根据juju charm来配置。


juju :下一代云业务编排框架。(

Jujuis the game-changing service orchestration tool that lets you buildentire cloud environments with only a few commands.


juju charm: 云业务,create service formulas, called charms, independently, and make those services coordinate their communication and configuration through a simple protocol. charm usually includes all the intelligence needed to scale the service horizontally. 

vm要安装hooks到各service.

juju charm设计为重复使用,部署paas如openstack本身以及其他openstack管理的service。

MaaS服务作为裸机的初始化工具。弥补openstack云中,初始化云硬件再把云硬件scale进云中的步骤。



squid-deb-proxy是apt工具,包括package优化和apt discovery机制。

celery是芹菜,是一个专注于实时处理的分布式队列。

Python 并行分布式框架:Celery

其实MaaS服务也是一个运行在openstackvm上的服务。

MaaSadmin访问MaaS服务

MAAS node listing

juju建立在puppet和chef等自动化部署工具之上,使用这些功能完成service的最佳部署。

创建了maas node之后

运行juju bootstrap在打了bootstrap tag的虚机上安装并运行juju agent.(juju代理节点)

另外的虚机打上compute tag.部署计算节点


可以看到新创建的vm节点。


这些最佳部署被实现成charm库。重复使用。


juju要用到postgresql

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Llama Factory

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模型微调
LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型(Large Language Model)训练与微调平台。通过 LLaMA Factory,可以在无需编写任何代码的前提下,在本地完成上百种预训练模型的微调

### MaaS(Model as a Service)的技术架构 MaaS 的技术架构主要基于云计算平台,旨在提供高效、可扩展的人工智能模型服务。其核心架构通常包括以下几个关键组件: 1. **模型部署层**:这一层负责将训练好的人工智能模型部署到云端服务器上,确保模型能够通过网络被访问和使用。这不仅包括模型本身的部署,还涉及必要的计算资源和存储空间的配置[^3]。 2. **接口层**:为了使用户能够方便地调用模型,MaaS 提供了丰富的接口,如 RESTful API,允许用户通过简单的 HTTP 请求来使用模型的功能。这种设计极大地简化了模型的集成过程,使得开发者可以快速将模型应用到自己的项目中[^3]。 3. **管理与监控层**:这一层负责模型的生命周期管理,包括模型的版本控制、性能监控、资源调度等。高效的管理与监控机制是保证模型服务稳定性和可靠性的重要保障[^2]。 4. **数据处理层**:考虑到模型输入输出的数据处理需求,MaaS 还提供了强大的数据处理能力,支持数据预处理、后处理等功能,确保输入数据符合模型的要求,同时也能将模型的输出转化为用户易于理解的形式[^2]。 ### 服务模式 MaaS服务模式主要体现在以下几个方面: - **按需服务**:用户可以根据自己的需求选择合适的人工智能模型,并根据实际使用情况支付费用,这种方式大大降低了使用 AI 技术的成本门槛[^1]。 - **灵活扩展**:由于 MaaS 是基于云计算平台构建的,因此它能够根据用户的实际需求自动调整计算资源,确保服务的高效运行[^3]。 - **持续更新**:服务提供商通常会不断优化和更新模型,以适应新的应用场景和技术进步,用户无需额外操作即可享受到最新的模型成果[^2]。 ### 应用场景 MaaS 的应用场景非常广泛,几乎涵盖了所有需要人工智能技术支持的领域,主要包括: - **自然语言处理**:如情感分析、机器翻译、文本摘要等,帮助企业更好地理解和利用文本信息[^1]。 - **计算机视觉**:包括图像识别、视频分析、物体检测等,广泛应用于安防监控、智能零售、自动驾驶等行业。 - **语音识别与合成**:用于智能助手、语音搜索、语音导航等场景,提升人机交互体验[^1]。 - **个性化推荐**:通过对用户行为数据的分析,提供个性化的内容推荐,广泛应用于电商、媒体等领域。 - **预测与决策支持**:在金融、医疗等行业中,利用 MaaS 提供的模型进行风险评估、疾病预测等,辅助专业人士做出更准确的判断。 综上所述,MaaS 作为一种新兴的人工智能服务模式,不仅降低了人工智能技术的使用门槛,还促进了 AI 技术在各个行业的广泛应用和深入发展。 ```python # 示例代码:模拟调用MaaS服务进行图像识别 import requests def call_image_recognition_api(image_url): api_url = "https://maas.example.com/api/v1/image-recognition" payload = {"image_url": image_url} response = requests.post(api_url, json=payload) return response.json() result = call_image_recognition_api("https://example.com/test-image.jpg") print(result) ```
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