美国VPS如何支持人工智能与机器学习应用？，美VPS助力AI与ML应用，如何有效搭建基础设施？

VPS是虚拟专用服务器的简称，是一种可以在公共Web托管环境下独立分配虚拟资源的在线服务器工具。对于人工智能和机器学习的开发者的需求来说，VDS能够提供弹性的计算、存储和网络资源共享等优势。云服务提供商提供的所有服务和产品都会为其用户生成日志，通过对云监控工具和日志的管理分析，并利用自动化运维工具进行优化管理，从而帮助开发人员和运维人员节约时间和精力，提高工作效率及服务质量。此外提供机器学习和人工智能所需的硬件设施和软件开发工具，以高效地执行复杂的计算和分析任务，并提供可视化工具和对数据的分析能力。但是目前尚未有直接的证据说明美国VPS可以支持AI与ML的全部功能。。

AI（Application）和ML （Machine learning) 是当下科技研究的前沿领域，简单来讲，AI是一种用来模仿人类智能的应用，使计算机或机器可以自主地进行认知任务，如语言理解、问题回答、图像识别等；而机器学习则是实现AI的技术手段，它借助大量的训练数据自动地找到规律，并利用找到的规律来完成某一功能需求，在某些应用场景中，AI系统甚至会“自主思考”并自主优化自己的性能和表现 。

对于很多初创的科技公司和研究机构而言 ，要在保证系统高效运行的同时还必须做到低的延迟，这就需要专业的 VPS（Virtual Private Server，即虚拟专用服务器）平台进行部署与服务。

在美国，众多服务商如Amazon Web Services（AWS）,Microsoft Azure 和 Google CloudPlatform等都提供了强大且灵活的服务来支持AI/ML 开发与应用。 本文将详细讨论，基于VPS（假设这里指的是云服务 VCS ，Cloud Virtualized Servers)环境下AI和Machine的学习和应用开发的步骤与优势。

##一，概述

要使 AI（Applying artifical intelligent), 或机 （Making machines learn），首先必须要有一些基本的硬件设备保障及稳定的运行环境, 大型计算机构如高性能 CPU 的处理器和充足的内存储 （RAM）才能让机器学习计算有强大的支撑；再加上高速且稳定的互联网通讯才能流畅地进行训练或者数据的调优 。

在虚拟环境（比如基于服务器的云服务VPS，这里假设我们叫虚拟专用虚拟化服务器 “Cloud Virtual Server” ）里进行上述过程就需要专门的配置优化，VPS 为此提供了基础环境以及丰富的软件与服务的组合 ，本文旨在探讨如何利用这类云服务器进一步推动与深度学习、自动化测试及数据处理等相关项目。

二，并列推荐：

以下列举了两款在不同方面比较突出，并能支持上述AI/AML 借代的典型VPS 服务商和其产品与服务：

1）AWS（Amazon Virtual私有Server）: 作为全球顶级的公共云服务提供商 ，Awe热烈欢迎全球各种科研工作者进行科学研究及实验 ，为其提供了大规模虚拟私有服务器以及一系列的工具和服务用以开发和管理ML和AI应用：包括弹性豆服务器EC2 ，自动开箱即用的机器学习环境SageMaker以及其他多种数据科学和工程计算的完整工具集。

A sample VPS configuration on AWS for ML:

*处理器**IntelXEON E1-2600 （2 processors , 128核)

相应规格（以vCPU 核心的实例规格来看): r5.large (4-core)

依据应用的不同 ，还可以选用更高规格甚至更高计算核心数的实例。

搭建Python虚拟环境:python3 --version 或node -v(检查NodeJS版本）。

- 脚手架程序pip install pip安装所需要的库

以scikit-learn为例，你可以执行：

        from sklearn.datasets import load_iris
        irIs = load_iris()
           IRIClamp = [[x-irias.data[y, k] fory ，Kx = Iris(nomes，“Index”) ] 4 for x ，y in zip (i数据，iris.target[0]. values)]
            irisdf=DataFrame(IRId) 
             *from datetime import datetime
             from PIL.Image import ImageTk PhotoImage 
         print ( irIfc['DESC'])

完成的模型可以在这个文件保存下来：

`. saves模型的保存

### 其他机器可视化工具有

- Tableau ：这是一个非常优秀的数据分析及可视化平台, 可以满足大部分业务需求, 使用网页版的，或者自己搭建一个环境也是完全可以的 。

三 研究背景

在过去的几年,由于人工智能的快速发展和应用, 大规模数据处理、实时分析等因素, 对计算力提出了很高的要求和挑战 ，云计算提供了非常好的弹性扩展能力和服务品质 ，这使得研究和实际运用得以在云端高效运行从而推动整个人工智能领域向前快速发展.美国作为科技创新领头羊的位置, 其提供的VPS服务也深受科研圈追捧.

> 熟练掌握一项技能 ，并能够跟上科技进步所带来的新变化 , 是应对这个高速运转时代的硬核资本 .

近年来，很多科技媒体都会集中报道与深度学习相关的话题和事件 ，各种线上线下的AI论坛以及比赛亦正如火如荼蓬勃发展起来，在其中，云计算平台以其高效稳定, 全球布点的特点成为热门的聚集及应用场所。

> 变革的力量源于不断的技术创新和实践尝试 ，人工智能亦是如此, 简单易用的工具和优秀的解决方案不断涌现出来.

本文本的目的在于提供基础知识和概念框架供读者参考，在实际操作中还有很多值得深入研究的点. 建议读者除了常规的学习路径外 , 尽可能接触和深入了解各个阶段所涉及的关键技术与算法 。

后 记：探索永无止尽的前沿科技

尽管人工智能和机器学习仍然面临很多挑战性问题( 如模型的可靠与透明度, 计算资源的优化及管理问题 ). 尽管它们现在可能还不能彻底地取代人类智慧，在可预见的未来，我们可以预见: “AI+”时代正在以令人振奋的速度向我们迈进 . 在VCP （Virtual私有云服务器，一种提供弹性能力和稳定环境的云服务器产品）上部署相关服务来支持研究和应用已成为许多科技创新者首选和必答题, 未来无论是科学探索还是工业创新都将因深入应用此领域的AI技术与机器学习持续突破和革新.

附录

为了帮助理解VPS 在实际应用中的应用场景, 我们在后面列出一些详细的配置选项作为参考表格。

请记住在设置或调整系统与具体硬件设备的 参数之前一定要做好充分的测试以确保结果的准确。

安全永远是第一: 执行数据备份, 加强服务器安全管理至关重要。

熟悉你使用的虚拟机操作系统（如Amazon的Amazon Linux) 是很重要的，这能够帮助你在不同情况下解决各种问题.

每种类型的实例都各有所长，选择时也要根据具体算法要求进行考虑.

*备注事项: 系统配置完毕, 数据分析之前要详细进行性能压测.

**数据来源:

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