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
  • 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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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.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“

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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  • 分布式身份(公测)

    分布式身份(公测) 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题: 区块链 中间件接口

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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.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“

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  • 模型训练

    描述 训练任务的描述信息。 任务运行环境 AI引擎 AI引擎AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard,详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格

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  • 训练作业的自定义镜像制作流程

    iver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的 自定义镜像 分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    GaussDB 分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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  • TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误

    TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing

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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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  • 如何在Notebook中安装外部库

    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎,请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时,可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格,也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式,单个节点耗时约5-10分钟,总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点,其

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  • TaurusDB实例CPU升高定位思路

    TaurusDB实例CPU升高定位思路 TaurusDB实例CPU升高或100%,引起业务响应慢,新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因:大量慢SQL导致实例CPU升高,需要优化相应的慢SQL。 排查思路: 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。 如果慢日志

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 规格变更用于扩大或者降低实例中所有节点的CPU、内存规格。当用户购买的实例的规格无法满足业务需求时,可以在控制台进行规格变更。若遇到实例过载,需要紧急增加计算资源,建议优先添加计算节点,速度更快。 使用须知 在线变更时,单个节点变更时会出现一

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 当您购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时,可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格,也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式,单个节点耗时约5-10分钟,总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点,其计算任务由其

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时,可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格,也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式,单个节点耗时约5-10分钟,总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点,其

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更,当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元,才可变更规格。 实例处于正常状态,可以变更规格。 容灾实例不允许变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更,当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元,才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 当底层虚拟机与目标规格架构不同时,会限制

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  • 训练任务

    提高训练效果。平台支持多种深度学习框架,如TensorFlowPyTorch等,并提供简单易用的界面和工具,帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数,灵活调整训练环境,实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格,用户

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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