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原生时代下的docker 还有k8s等; 第二:对于参数量很大的模型上线后很难找到足量、优质的算力资源快速获得推理结果,推理性能差。从基础架构工程师的视角来看,GPU硬件设备成本高,研究阶段的需求量尚且能够满足,但是上线后面对海量用户和请求的资源量过于庞大,需要大量的投入; 另外来自:百科目前智慧家居的场景,尤其是面向C端的,很多产品只能称作为“半成品”,需要最终客户进行很多的个性化场景配置,极大地提高了使用门槛,造成了最终用户需求与供给侧的产品服务的脱节。 二是缺少产业链生态的协作。 家庭的需求是分散的,如果要给每个单独的家庭定制个性化、智能化的光感联动体验,实现真正无感的智慧照明系统来自:百科
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