MLOps

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。

3/20/2025 11:22:12 AM

Rafał Siwek

Pipeshift推出模块化推理引擎，实现AI推理GPU使用率降低75%

近日，初创公司 Pipeshift 推出了一款全新的端到端平台，旨在帮助企业更高效地训练、部署和扩展开源生成式 AI 模型。该平台不仅可以在任何云环境或本地 GPU 上运行，还能够显著提升推理速度和降低成本。随着 AI 技术的迅猛发展，许多企业面临着如何在多种模型之间高效切换的挑战。

1/24/2025 10:04:00 AM

AI在线

AI 运维的新时代：从 MLOps 到 LLMOps深度解析

作者 | 崔皓审校 | 重楼摘要文章围绕 LLMOps（大语言模型运维）展开，详细解析了企业如何使用大语言模型（LLMs），以及 LLMOps 在优化 LLM 开发、部署和管理中的核心作用。文章首先介绍了提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）等常见 LLM 应用场景，并深入探讨了这些方法的挑战和局限性。随后，通过对比 MLOps 和 LLMOps，突出了后者在管理复杂模型生命周期中的独特价值。

1/16/2025 11:45:26 AM

崔皓

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