部署指南#
NVIDIA AI Enterprise 部署指南#
部署 |
部署指南 |
描述 |
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公有云 |
使用本指南在云中部署和运行 NVIDIA AI Enterprise。 |
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本地部署：虚拟化环境 |
本文档深入介绍了在 VMware vSphere 上部署 NVIDIA AI Enterprise 的信息。 |
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本地部署：虚拟化环境 |
本文档深入介绍了在 Red Hat Enterprise Linux (KVM) 虚拟化平台上部署 NVIDIA AI Enterprise 的信息。 |
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本地部署：虚拟化环境 |
本文档深入介绍了在 VMware vSphere 上使用 Red Hat OpenShift 部署 NVIDIA AI Enterprise 的信息。 |
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本地部署：裸金属环境 |
本文档深入介绍了在裸金属服务器上部署 NVIDIA AI Enterprise 的信息。 |
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本地部署：裸金属环境 |
本文档深入介绍了在裸金属服务器上使用 Red Hat OpenShift 部署 NVIDIA AI Enterprise 的信息。 |
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容器化环境 |
本文档提供了经过验证的部署指南，用于在利用 VMware vSphere Tanzu 集群的 NVIDIA AI Enterprise 上部署 Run:ai Atlas 平台。 |
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容器化环境 |
本文档介绍了 Domino Data Lab 面向 NVIDIA AI Enterprise 的企业级 MLOps 平台，该平台部署在由 VMware vSphere 托管并使用 VMware vSAN 存储的 Kubernetes 集群中。 |
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容器化环境 |
本文档提供了经过验证的部署指南，用于部署 UbiOps MLOps 平台。 |
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容器化环境 |
本文档提供了关于安装带有 NVIDIA GPU Operator 的 Charmed Kubernetes 的综合指南。 |
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容器化环境 |
了解 HPE ML 数据管理 (MLDM) 的基础知识，以及如何在 Kubernetes 集群中安装该平台。 |
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仅 CPU 部署 |
本文档深入介绍了 NVIDIA AI Enterprise 的仅 CPU 部署。 |
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多节点部署 |
本指南使用 Docker 设置高性能多节点集群作为虚拟机。 |
用例和示例#
部署指南 |
描述 |
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NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark 使数据工程师能够加速 Apache Spark 3 数据科学管道和 AI 模型训练，同时降低基础设施成本。 |
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通过利用自然语言处理 (NLP) 用例示例，了解 NVIDIA AI Enterprise 上的 AI 管道。 |