云计算
探索云计算在人工智能/ML 方面的力量!高效扩展,更快地训练 Ultralytics YOLO 模型,并以经济高效的方式无缝部署。
云计算是通过互联网("云")按需提供计算服务,包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能。企业无需拥有和维护自己的计算基础设施,而是可以从亚马逊网络服务(AWS)、谷歌云或微软 Azure 等云提供商那里获取这些服务。这种模式可以实现更快的创新、灵活的资源和规模经济,是现代人工智能(AI)和机器学习(ML)的重要基础。根据美国国家标准与技术研究院(NIST)的定义,其核心理念是提供无处不在、方便快捷、按需访问共享计算资源池的网络。
云计算如何运作
云计算提供商拥有一个由大量硬件组成的全球数据中心网络。它们通过不同的模式提供服务,其中最常见的是
- 基础设施即服务(IaaS):提供虚拟机、存储和网络等基本计算资源。这为用户提供了最大程度的控制,是定制深度学习环境的理想选择。
- 平台即服务(PaaS):提供一个平台,允许客户开发、运行和管理应用程序,而无需构建和维护复杂的基础设施。这包括托管数据库和Kubernetes服务。
- 软件即服务(SaaS):以订购方式通过互联网提供软件应用程序。Ultralytics HUB就是一个 SaaS 平台的例子,它为计算机视觉模型的训练和管理提供工具。
这种结构能够带来节约成本、全球可扩展性、高性能和增强数据安全性等关键优势,并与云安全联盟(CSA)等组织合作管理这些优势。
人工智能和机器学习的重要性
云是当今人工智能发展的主要引擎。训练高级模型(如Ultralytics YOLO)需要巨大的计算能力和数据,而在本地托管这些数据往往是不切实际的。
主要用途包括
云计算 Vs.相关概念
- 无服务器计算: 无服务器计算是云计算中的一种执行模式,而不是云计算的替代品。广义的云计算可能涉及管理虚拟服务器(IaaS),而无服务器则抽象了所有服务器管理。您只需提供代码(作为函数),云提供商就会自动提供资源来运行它,并根据需要从零扩展到海量。
- 边缘计算: 边缘计算涉及在网络 "边缘 "靠近数据源的设备上本地处理数据。这与云计算的集中模式正好相反。不过,它们经常以混合方式一起使用。例如,像英伟达 Jetson这样的边缘人工智能设备可以执行初始对象检测,然后只将相关元数据发送到云端进行长期存储、聚合或更深入的分析。这种方法结合了边缘的低延迟和云的强大功能。您可以在我们的博客中找到更多关于在边缘设备上部署应用的见解。