微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    tensorflow 分布式cpu 更多内容
  • 分布式部署

    分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成,一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中,所有实例都运行在独立的 云服务器 上,主要包括以下实例: ABAP Central Services

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  • 分布式版

    分布式版 概述 MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性M-Compatibility模式 父主题: 与MySQL兼容性说明

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  • 分布式版

    分布式版 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题: 与Oracle兼容性说明

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  • 什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构

    什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构,x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC(Complex Instruction Set Computer),CISC是一种计算机体系结构,其中每个指令可以执行一些

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  • 更新TFJob

    "--local_parameter_device=cpu", "--device=cpu", "--data_format=NHWC"

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  • 如何关闭Mox的warmup

    现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时,在“运行参数

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  • Argo作业

    选择队列,如未创建队列,可单击“创建队列”。 任务实例配置 资源类型 默认为Tensorflow,不可修改。 Tensorflow任务是一种基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型,多种角色可以配置,可更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练 任务实例组合 可根据实际需求选择对应的任务实例组合。

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  • 如何修改CPU的阈值?

    如何修改CPU的阈值? SAP应用弹性伸缩安装后,默认CPU的阈值为85%,当CPU的使用率超过85%,自动扩展实例,根据实际业务可修改CPU的阈值,保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上,选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏,单击“告警

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  • Notebook专属预置镜像列表

    开发环境预置镜像分为X86和ARM两类: 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/test-pytorch.py", "code_dir": "/cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/code/cpu/", "engine":

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  • 分布式身份

    分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题: API

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  • ALM-15795031 CPU繁忙

    原因74300:单板上数据面CPU使用率超过告警阈值,数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299:在不区分业务的情况下,单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值,则请执行步骤2。

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Share等特性的支持,进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano,并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台,单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。

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  • 查询模型runtime

    ai_engine String AI引擎类型,目前共有以下几种类型: TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像,如pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 分布式事务

    Server在开启分布式事务的时候已经启动MSDTC,其他 服务器 请参考设置 远程服务器 MSDTC(分布式事务处理协调器)进行启动。 更多介绍请参见Microsoft SQL Server官网MS DTC 分布式事务介绍。 使用限制 新实例默认开启分布式事务。 只读实例不支持分布式事务。 分布式事务功能一旦开启,将不允许关闭。

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  • CPU积分计算方法

    CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量云服务器计算、存储以及网络配置利用率的方式。云服务器利用CPU积分机制保证云服务器基准性能,解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的弹性云服务器适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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  • GS_SESSION_CPU_STATISTICS

    语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间,单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间,单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间,单位为ms。 query

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  • 是否支持CPU架构的变更?

    是否支持CPU架构的变更? 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构,可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式,创建新的CPU架构的实例,并进行数据迁移,实现CPU架构的变更。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题: Redis使用

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  • 查询指定namespace下的所有TFJob

    whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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  • 删除namespace下的所有TFJob

    whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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  • 业务代码问题

    attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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