深入浅出云计算
何恺铎
前国双技术总经理
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 云计算,这是开发者最好的时代
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IaaS篇 (8讲)
01 | 区域和可用区:欢迎来到云端数据中心
02 | 云虚拟机(一):云端“攒机”,有哪些容易忽视的要点?
03 | 云虚拟机(二):眼花缭乱的虚拟机型号,我该如何选择?
04 | 云虚拟机(三):老板要求省省省,有哪些妙招?
05 | 云硬盘:云上IO到底给不给力?
06 | 云上虚拟网络:开合有度,编织无形之网
07 | 云端架构最佳实践:与故障同舞,与伸缩共生
08 | 云上运维:云端究竟需不需要运维?需要怎样的运维?
PaaS篇 (8讲)
09 | 什么是PaaS?怎样深入理解和评估PaaS?
10 | 对象存储:看似简单的存储服务都有哪些玄机?
11 | 应用托管服务:Web应用怎样在云上安家?
12 | 云数据库:高歌猛进的数据库“新贵”
13 | 云上大数据:云计算遇上大数据,为什么堪称天作之合?
14 | 云上容器服务:从Docker到Kubernetes,迎接云原生浪潮
15 | 无服务器计算:追求极致效率的多面手
16 | 云上AI服务:云AI能从哪些方面帮助构建智能应用?
结课测试 (1讲)
结课测试|这些云计算知识,你都掌握了吗?
结束语 (1讲)
结束语 | 与云计算一起,迈向未来
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16 | 云上AI服务:云AI能从哪些方面帮助构建智能应用?

何恺铎 2020-04-08
你好,我是何恺铎。
欢迎来到我们课程中 PaaS 篇的最后一讲,今天,我们来讨论云上的 AI 服务
近十年以来,从机器学习到深度学习,AI 技术的理论体系和软件生态获得了跨越式的大发展,也把很多不可能变成了可能,开始深刻地影响着我们的生活。2016 年谷歌的 AlphaGo 和李世石的巅峰对决,更是让“人工智能”声名大噪、家喻户晓。
技术的突破催生出了巨大的市场和需求,所以各大云计算厂商都非常重视在 AI 这方面的投入,致力于全方位地为人工智能应用赋能。不少云计算品牌在自己的名称中也加上了“智能”二字,对于 AI 的重视程度可见一斑。
我猜你也一定被云 AI 铺天盖地的广告宣传轰炸过。不过作为开发者,我们不能仅仅停留于宣传口径的话术,而是要切实地了解云上 AI 究竟有哪些能力,知道怎样让它与应用程序的开发和运行集成。
那么,云 AI 能从哪些方面帮助我们构建智能应用呢?
可以这样说,云对于 AI 的支持,是从不同层面以多种形式体现的。比如在基础设施的层面,我们在第 3 讲中也提到过,带有强悍 GPU 的虚拟机机型已经纷纷登场了。你可以随时用上最新最酷的 GPU 硬件,再配合一些云厂商预置的专用虚拟机镜像(比如 Azure 的 Data Science Virtual Machine 和 AWS 的 Deep Learning AMI),就可以用单机开展一些 AI 方面的工作了。
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精选留言(5)

  • 何恺铎 置顶
    [上讲问题参考回答]
    1. 无服务器计算是能够支持Java/C#这样的编译型语言的,一般你需要用自己的类实现云平台定义的接口,然后把编译后的字节码/中间代码和类库依赖打包上传即可。使用IDE可以辅助打包上传这个过程。
    2. 同步异步在无服务器函数中有两个层面。首先是在内部逻辑层面,你可以通过async/await/Promise/回调等方式在云函数内部撰写异步代码,适合在云函数逻辑中需要进行异步调用的场合,比如访问外部存储或数据库。另一个层面是在外部触发层面,取决于调用设置,云函数的外部触发方可以同步或者异步地调用云函数,相应的行为是等待函数执行结束后返回,或者触发云函数后立刻返回。
    2020-04-08
    1
    4
  • Seven.Lin澤耿
    人工智能,我一直认为是离我们很远又离我们很近,加上云计算,感觉越来越近了
    2020-05-22
  • 艾利特-G
    对AI技术逻辑不了解。看了这篇课程,我的理解是:
    1. AI业务开发者可以利用云AI服务框架嵌入自己的模型训练逻辑代码,训练产生的模型通过框架的控制层保存在云上,并形成一个web服务。
    2. AI业务开发者不需要关心这个Web应用的开发和实现,这个产品类似AWS的API Gateway服务,添加自己的业务逻辑即可,API Gateway服务本身实现了Web服务框架和基础设施。
    2020-05-21
  • qinsi
    1. AutoML 2. ONNX/MMdnn
    2020-04-08
  • leslie
    还是谈谈第二个问题吧:迁移性。个人认为可以迁入和迁出,不过是有限制的。
    用阿里云的数据库为例:迁移指的是导入和导出。
    迁入之前必须弄清楚有哪些是该云厂商支持的,迁出则必须了解它所能迁出的环境。往往在迁入和迁出中碰到的最大的坑就是会发现许多真正的特性是无法迁入或迁出的,这就导致你在设计时必须牺牲部分特性去追求对应云平台的最大共性,最公共化的迁入和迁出可以做,一旦涉及到特性就要对于云厂商相关服务做充分的测试和了解,否则其中的各种滋味-冷暖自知。
    谢谢今天老师的分享,期待后续的分享。
    2020-04-08
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