方案|如何使用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 在 iGPU/dGPU 上训练 YOLO 模型
使用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 训练
YOLO
模型可以显著提升在 Intel 硬件(如 CPU 和 GPU)上的性能。以下是一个详细的步骤指南,帮助你结合 IPEX 优化和加速YOLO
模型的训练过程。
使用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 训练
YOLO
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模型的训练过程。
在许多实际场景中,例如边缘计算环境、高安全性的企业数据中心或网络受限的工业设施,Kubernetes 集群的部署可能无法依赖互联网访问。这种情况下,离线(Air-Gap)部署成为一种关键解决方案。K3s,作为一款轻量级的 Kubernetes 发行版,专为资源受限和边缘环境设计,以其极低的资源占用和简化的安装流程,成为离线部署的理想选择。
K3s 的 Air-Gap 部署通过预先准备所有必要的镜像、安装包和配置文件,绕过对在线镜像仓库和软件源的依赖,确保在完全隔离的网络环境中快速构建功能完整的 Kubernetes 集群。本文将详细介绍如何在离线环境中部署 K3s,涵盖从镜像准备、安装包分发到集群配置的全流程,旨在为用户提供一个高效、可靠的部署指南,帮助在各种复杂场景下实现 Kubernetes 的无缝落地。
通过离线部署 K3s,用户不仅能够充分利用 Kubernetes 的容器编排能力,还能满足严格的安全合规要求,为边缘计算、物联网和私有云等场景提供强大的技术支持。以下内容将逐步引导您完成这一过程,确保即使在无网络连接的环境中,也能成功搭建和管理 K3s 集群。
在 Kubernetes (K3s) 集群中部署自定义 DNS 服务可以显著改善内部服务发现体验,特别是当你有以下需求时:
- 为内部服务提供易记的域名
- 需要自定义域名解析规则
- 希望减少对外部 DNS 的依赖
- 需要特定的 DNS 查询日志记录
EdgeX 与 OpenVINO™ 结合起来实现边缘智能案例,为 AI 应用场景提供一些解决方案。灵活切换 AI 模型(相对而言),动态处理推理请求。