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1、业界边缘AI遇到的挑战和痛点; 2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点; 2、KubeEdge边云协同AI框架发布及其技术原理。 听众收益: 1、了解边缘 AI 的应用场景、价值和技术挑战,与传统离线 AI 和云上 AI 应用的差异; 2、了解边云协同推理和训练模式对当前边缘来自:百科消息对象,包含消息的唯一标识、主题、标签、消息体等信息。 6. Tag: 消息标签,用于更精确地标识消息的类型。 7. Group: 消费者或生产者的分组标识,用于区分不同的消费者或生产者。 RocketMQ的架构设计 RocketMQ的架构设计基于分布式、高可靠和高可扩展的原则。它将B来自:专题
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集群。 在单一云平台的设计中,您需要使用高度集成的专用云工具,这可能会使每个云环境成为一个孤岛。借助多云集群,您可以使用统一的API、工具和配置,将工作负载部署到多个云环境中。 您还可以通过U CS 控制台来管理AWS上的Kubernetes集群,实现多云环境下一致的管理体验。 集群控制台概述来自:专题能力 可以将华为云AI的能力延伸到边缘,例如 人脸识别 、车辆识别、周界入侵、文字识别等AI能力 边云协同 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习、模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持来自:专题