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 更多内容
  • 分布式缓存服务 DCS

    最新动态(html) 本文介绍了Huawei Cloud EulerOS产品新特性和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。

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  • DCS分布式缓存服务

    D CS 分布式缓存服务 分布式缓存服务(Distributed Cache Service,简称DCS)是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎,可提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。 可靠性功能 常见故障模式

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  • GaussDB分布式版同步到Kafka

    云数据库 GaussDB 分布式分布式消息服务Kafka 数据复制服务 DRS GaussDB分布式数据库架构说明 图1 GaussDB分布式逻辑架构图 GaussDB分布式主要包含了OM、CM、GTM、CN和DN等模块,分布式版主要流程为业务应用下发SQL给CN ,SQL可以包含对数据的

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  • 什么是分布式缓存服务

    什么是分布式缓存服务 分布式缓存服务(Distributed Cache Service,简称DCS)是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎,为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。 即开即用 D

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  • 分布式消息服务RocketMQ版

    分布式消息服务RocketMQ版 DMS RocketMQ实例打开SSL加密访问 DMS RocketMQ实例开启公网访问 父主题: 系统内置预设策略

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  • OBS操作相关故障

    OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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  • 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题?

    分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本 旧版训练 新版训练 TensorFlow Tensorflow-1.8.0 √ x Tensorflow-1.13.1 √ 后续版本支持 Tensorflow-2.1.0 √ √ MXNet MXNet-1

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  • 使用模型

    IDE Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 分布式训练功能介绍

    创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel):介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU):

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  • 使用自定义镜像增强作业运行环境

    1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 tensorflow为例,说明如何将tensorflow打包进镜像,生成安装了tensorflow的自定义镜像,在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。

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  • 模型调试

    为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法,表示

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 模板管理

    。如果推理服务不使用Tensorflow引擎,实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口,无法满足某些Case的需求,比如:KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势: 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow,模板部署模型包的方

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  • 查询作业引擎规格

    engines结构数组 引擎规格参数列表,如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1:TensorFlow。 2:MXNet。 4:Caffe。 5:Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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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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  • 概要

    本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误

    对于OBS连接不稳定的现象,通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码,让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决: import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题: OBS操作相关故障

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  • 导入/转换本地开发模型

    操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型,非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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  • 分布式消息服务Kafka版

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  • 分布式消息服务RocketMQ版

    立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转分布式消息服务RocketMQ版 01 了解 了解分布式消息服务RocketMQ版的产品特点和业务使用场景,有助于您更准确地匹配实际业务,更快速地选择所需实例。 产品介绍 什么是分布式消息服务RocketMQ版 产品规格 与Kafka、RabbitMQ的差异

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  • 分布式消息服务RocketMQ版

    分布式消息服务RocketMQ版 本章节介绍在控制台添加分布式消息服务RocketMQ版自定义事件源的方法。 前提条件 (可选)创建自定义事件源前,需要先创建自定义事件通道。 已购买分布式消息服务RocketMQ版实例,实例中已创建Topic,且实例状态处于“运行中”。具体步骤,请参考购买实例。

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