华为云618每日限时秒杀

华为云618每日限时秒杀

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

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活动规则
我是老用户,看看新老同享
  • L实例-2C2G2M
  • L实例-2C2G3M
  • L实例-2C2G4M
活动规则
  • 活动对象:

    (1)新用户专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过华为云资源的用户(客户等级是V0)可购买

    (2)企业新客专享:仅从未购买过华为云资源(客户等级V0),且已完成企业实名认证用户可购买;

    (3)产品新客专享:华为云官网已完成注册和实名认证的用户,且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买(未限制产品等级);

    (4)新老用户同享:华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买;

    (具体用户范围以届时活动页面展示为准)

  • 活动时间:

    2024年5月31日-2024年6月30日(活动期间如有调整,以届时活动页面展示为准)

    每天9点限量开抢,售完即止

  • 续费同价说明:

    (1)参与条件:Flexus L实例2核2G4M 98元/年,Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品,参与条件为:新用户专享,新购、续费同价,每个配置限新购1次,续费1次;

    (2)续费说明:下单购买后,系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣,预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元,Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元,续费该实例时勾选代金券,则可以实现续费同价优惠,续费代金券有效期为自购买日起1年内有效,请于代金券有效期内完成续费,代金券过期后不予补发;

    (3)退订说明:下单购买该实例后,系统将自动锁定订单,不允许退订;若客户需要退订新购订单,且续费代金券未使用的情况下,可以申请退订,退订时系统将回收未使用的续费代金券,退订费用请查看华为云官网规则说明若续费代金券已使用,则该实例的新购及续费订单均不可退订;

  • 购买说明:

    (1)新用户专享套餐同一用户限购一单,具体台数以活动页面为准;

    (2)同一用户规则:同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息,华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形:具备同一证件号(比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等)、域名持有者为同一主体(如同一个人、企业等主体)、同一手机号、同一设备、同一IP地址等;

    (3)套餐配置:

    ①云服务器每款默认配置1个公网IP,高IO或通用型SSD 40G系统盘(部分特价机型仅高IO 40G系统盘;Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO,规格大小以下单页显示为准);数据盘有高IO和通用型SSD可选(Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2),西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽,其他数据中心配置全动态独享BGP带宽;(以上配置仅供参考,具体配置以下单页面为准)

    ②本页面促销的国内云服务器购买完成后,如需切换镜像版本,可在控制台内进行切换操作;

    ②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作;

    ③境外云服务器,重装系统不支持Linux与Windows互相切换

    ④新用户专区region(不含出海云服务器,最终结果以下单页面为准):

    不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内,且就近选择靠近您业务的区域,有助于降低业务运行产生异常的风险,减少网络时延,提高访问速度;

    (4)续费变更:

    促销价仅适用于购买活动页面套餐,续订变更套餐价格(含升配降配)以当期目录价为准,促销价在该场景下不适用,用户选择升配或降配包周期产品前,具体场景或解释说明,请您浏览阅读《变更资源费用说明

    (5)关联账号说明:

    关联模式为财务托管的企业认证账号(即财务托管子账号)不具备交易属性,不参与华为云官网活动等相关交易;关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。

  • 为保证活动的公平公正,华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施,且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施:

    1)华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为(“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为);

    2)华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为;

  • 华为云保留对活动规则进行调整的权利,包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等,请以购买时相关页面的最新展示内容为准。

  • 所有参加本活动的华为云注册用户,已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件,包括《可接受的使用政策》,《隐私政策声明

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  • 使用Rainbow SDK(Spring Cloud框架)

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    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe的模型? 准确地说,华为HiLens上只能运行“om”模型,华为HiLens管理控制台的“模型导入(转换)”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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  • 基础版和专业版区别

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  • 基础支撑系统

    开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持TensorflowPyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 M

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

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    常非常高,出于现有框架的使用成本和问题,以及对未来业务的发展是否需要选择更加合适的技术考虑,可将微服务框架进行迁移。 方案架构 将HSF、Dubbo框架改造为Spring Cloud框架。 微服务框架HSF、Dubbo提供的主要功能是RPC框架,以及在RPC框架之上,提供相关的服

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  • ServiceStage应用调度与资源管理框架

    ServiceStage应用调度与资源管理框架 父主题: 图解应用管理与运维平台

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  • 训练基础镜像列表

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  • 开发算法模型

    om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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  • 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业?

    法时,可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下,算法的“启动方式”必须选择“预置框架”。 如果使用“自定义算法”创建训练作业,则可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下,“启动方式”必须选择“预置框架”。 需要在创建训练作业前将相关文件上传至OBS路径下,文件打包要求请参见安装文件规范。

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  • 训练基础镜像详情(Horovod)

    介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一:horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorchSpark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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  • 模型推理代码编写说明

    encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorFlowTensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorchCaffe。 推理代码 1 2

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  • 模型配置文件编写说明

    。 model_type 是 String 模型AI引擎,表明模型使用的计算框架,支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image,表示以 自定义镜像 方式创建AI应用,此时swr_location为必填参数。I

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  • 产品优势

    模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。

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  • 推理基础镜像列表

    X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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