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京东 11.11 红包
用Wasm在GPU、CPU、操作系统和云原生环境中进行可移植的AI推理
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查看文档:https://wasmedge.org/docs/develop/deploy/gpu/podman_wasm_gpu https://wasmedge.org/docs/develop/deploy/gpu/docker_wasm_gpu 在当今跨平台和云原生的AI开发环境中,WebAssembly (Wasm) 正在成为一种非常重要的工具。本次演讲由 Miley Fu 和 Hung-Ying Tai 共同呈现,他们将深入探讨如何通过Wasm技术来实现AI推理的可移植性。无论是 GPU、CPU,还是不同操作系统和云环境,WasmEdge 都可以提供轻量、高效的运行时,帮助开发者无缝部署和执行 AI 模型。 将讲解WasmEdge如何使得AI推理能够跨多个硬件平台(如GPU和CPU)和操作环境(如Linux、Mac、Windows、云计算平台)高效执行。他们将展示如何使用Kubernetes集群部署和管理AI工作负载,同时确保应用程序的安全性和性能。此外,LlamaEdge作为WasmEdge上的一套AI工具,也为开发者提供了一种简单的方式来编写和部署跨平台的AI应用。 通过本视频,观众将了解到WebAssembly和WasmEdge技术在AI推理方面的优势,特别是其在跨平台部署、高性能、多租户云环境中的应用潜力。适合对AI推理、容器化、跨平台开发感兴趣的开发者观看。
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