Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, các mô hình AI quy mô lớn như Beam với 501 tỉ tham số đang trở thành tâm điểm chú ý. Đồng hành với đó là sự phát triển của công nghệ GPU, nổi bật là các sản phẩm của Nvidia, giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí đào tạo AI. Khám phá xu hướng và công nghệ nổi bật này trong bài viết dưới đây.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra các tác động sâu rộng không chỉ trong ngành công nghệ mà còn ảnh hưởng lớn đến xã hội. Trong bối cảnh hiện tại, khi khủng hoảng giá RAM và GPU đang diễn ra, các ông lớn AI tại Mỹ đã kêu gọi giảm tốc độ phát triển công nghệ. AI cũng đang dần chuyển hướng vào giáo dục.
Kubernetes đang cách mạng hóa cách chúng ta triển khai AI và machine learning với sự linh hoạt và khả năng mở rộng chưa từng có. Việc tích hợp Kubernetes với các công cụ như Kubeflow đang mở ra con đường mới cho MLOps, đảm bảo rằng mọi thành phần từ huấn luyện mô hình cho đến triển khai đều được tối ưu hóa. Khám phá cách Kubernetes đáp ứng các yêu cầu khắt khe của AI workloads.
Triển khai Kimi K3 on-premise đang trở thành một giải pháp hấp dẫn cho các doanh nghiệp muốn tự chủ về công nghệ AI. Bài viết này sẽ tìm hiểu tại sao self-host lại quan trọng, cách chuẩn bị hạ tầng và các yếu tố kỹ thuật cần chú ý khi triển khai Kimi K3 để đảm bảo hiệu suất và bảo mật tối ưu.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được quảng bá rầm rộ, nhưng liệu tất cả có phải là thực tế? Bài viết này đi sâu vào việc phân tích ảo tưởng và thực tế trong ứng dụng AI, tầm quan trọng của việc bảo vệ dữ liệu và cách các doanh nghiệp, đặc biệt là FPT, đang áp dụng những công nghệ tiên tiến từ Nvidia và Intel trong bối cảnh hiện nay.
Trong thời đại công nghệ phát triển không ngừng, hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực. FPT, một tập đoàn công nghệ hàng đầu Việt Nam, đang dẫn đầu xu hướng này bằng cách hợp tác với các doanh nghiệp lớn như NVIDIA để nâng cao khả năng xử lý AI. Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về các bước tiến lớn của FPT trong việc đổi mới hạ tầng AI.
Trong thế giới học máy và trí tuệ nhân tạo, tensors đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm tensor, cách sử dụng chúng trong các thư viện như PyTorch và TensorFlow, cũng như cách phân biệt giữa tensor, mảng và ma trận.