CloudMile CTO 郭博士今晚在GCPUG MeetUp #25 分享說明如何利用Kubernetes與container的技術善用GCP上的資源進行密集運算，加速機器學習的過程。機器學習通常需要巨大的運算資源，舉例來說一個Inception-v3的模型有超過2700萬個參數，用之進行推理(inference)或預測(prediction)會執行57億浮點運算。 #GCPUGTW #Container #Kubernetes #GoogleCloudPlatform #GCP Tags: 1 comments 58 likes 3 shares Share this: CloudMile 萬里雲 About author 團隊利用機器學習及大數據分析，協助企業進行商業預測及產業升級，至今為止已服務海內外超過 400 家企業。 CloudMile 擁有獲得超過 120 張專業認證，其中有超過 60 張 Google Cloud 專業技術認證，也是 Google Cloud 北亞地區擁有 Machine Learning（機器學習）、Infrastructure（基礎架構）及 Data Analytics（資料分析）三項專業認證的菁英合作夥伴。並於 2020 年成為 Google Cloud 在台灣唯一獲得 MSP 託管服務供應商。 CloudMile 為亞洲領先的人工智慧與雲端服務供應商，並以實踐 AI 成為企業成長動能為己任。 5307 followers 4788 likes "https://www.mile.cloud/" View all posts