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    深度学习用py还是matlab 更多内容
  • ESLDoTrust.py

    ESLDoTrust.py ESLDoTrust.py简介 命令行参考 父主题: 服务端工具

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  • ESLDoTrust.py简介

    ESLDoTrust.py简介 细粒度容灾过程中需要在主备集群的节点间执行命令、传送文件等, GaussDB (DWS)提供了ESLDoTrust.py工具用于建立主备集群互信,并校验互信。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。 支持的功能 ESLDoTrust.py支持的功能详情如

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  • gds_ctl.py

    gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下,就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前,需确保目录结构如下: |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

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  • deploy.py代码示例

    deploy.py代码示例 # -*-coding:utf-8 -*- import os import sys import json import logging import subprocess from yaml import load from base64 import

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • DisasterFineGrained.py

    DisasterFineGrained.py DisasterFineGrained.py简介 命令行参考 父主题: 服务端工具

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • DisasterFineGrained.py简介

    DisasterFineGrained.py简介 细粒度容灾启动容灾前会有一些准备工作,例如生成配置文件,设置GUC参数,发布容灾等,为了能够快速启动容灾,DisasterFineGrained.py提供了一键化准备和管理发布的命令。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。

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  • 开发推理

    户使用Gpr数据集体验KPI异常检测件的操作流程,可以先执行“专家经验注入”,再执行“开发推理”,那么专家经验会自动转成代码并关联到模型推理函数里面。 “开发推理”用于生成推理代码至推理文件“learnware_predict.py”中。当件模型打包发布成在线推理服务时,可以使用推理代码,完成快速在线推理验证。

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  • 抽象算子

    自定义学件的能力来源包含如下两种: 件代码由算法科学家提供基础稿,开发人员需要根据可信原则,对代码进行优化、抽象,并调试通过。 由开发人员根据业务场景和业务数据,利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景,最终的件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发件之前需要将业务代码

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  • 创建自定义学件项目

    py”文件为学件对象的定义样例,需要根据件自行定制。 naie_platform:NAIE SDK相关参数配置信息。 requirements.txt:自定义学件依赖包的列表。 custom_01.ipynb:件的主文件。 图2 自定义学件项目 父主题: 开发

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  • 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found

    在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU,取决于的模型需要用到CPU还是GPU,以及推理脚本如何编写。

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  • Redis-py客户端连接Redis(Python)

    进入到解压目录后安装Python Redis客户端redis-py。 python setup.py install 安装后执行python命令,返回如下信息说明成功安装redis-py: 图1 执行python 使用redis-py客户端连接实例。以下步骤以命令行模式进行示例(也可以将命令写入python脚本中再执行):

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspe

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  • 准备模型训练镜像

    0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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  • 如何将git clone的py文件变为ipynb文件

    如何将git clone的py文件变为ipynb文件 在ipynb文件中,执行%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例,下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test

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  • 为什么充值后还是提示欠费?

    为什么充值后还是提示欠费? 充值会有几分钟延迟,您可以稍后再进行查看。若您的账号有欠费业务,则充值后会优先补扣欠费业务金额。您可以在费用账单中查看具体的扣费项,并关闭不必要的资源,以免产生不必要的费用。 父主题: 购买计费

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  • 为什么资源充足还是在排队?

    为什么资源充足还是在排队? 如果是公共资源池,一般是由于其他用户占用资源导致,请耐心等待或根据训练作业一直在等待中(排队)?方法降低排队时间。 如果是专属资源池,建议您进行以下排查: 排查专属资源池中是否存在其他作业(包括推理作业、训练作业、开发环境作业等)。 可通过总览页面,快

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  • 客户是个人注册还是公司注册?

    客户是个人注册还是公司注册? 华为云不限制客户是否为公司。可以是个人,也可以是公司,但都需要在华为云官网上实名注册。 父主题: 经销商子客户

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