基于Tomcat快速构建Java Web环境

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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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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常规场景部署 该部署流程为传统部署，仅需通过中间件部署程序war包。 部署流程： 在 服务器 中安装中间件后，在中间件上放入应用war包完成单机环境部署，参考第三章内容； 如果需要搭建集群应用环境，则需要通过redis完成集群环境部署，参考第四章内容。 实时处理场景部署 当需要使用到数据集

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常规场景部署：为传统部署，仅需通过中间件部署程序war包。 部署流程： 在服务器中安装中间件后，在中间件上放入应用war包完成单机环境部署，参考第二章内容； 如果需要搭建集群应用环境，则需要通过redis完成集群环境部署，参考第三章内容。 父主题： EsMDM主数据管理平台

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不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用 分布式数据库 进行部署； 操作：推荐配置按照常用使用推荐，如果用户有特殊操作（比如大数据量的导出等），建议提升一档推荐配置； 小型配置 推荐客户：小范围试用和用户量较小的客户环境 用户数小于100，并发用户数

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手工搭建LNMP环境（Ubuntu 20.04） 简介 本文主要介绍了在华为云上如何使用 弹性云服务器 的Linux实例手工搭建LNMP平台的Web环境。本文档以Ubuntu 20.04 64位操作系统为例。 Linux实例手工部署LNMP环境具体操作步骤如下： 安装Nginx 安装MySQL

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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安装测试环境 购买E CS 服务器 弹性IP绑定ECS 配置服务器 安装SQL SERVER客户端 安装报表服务器和数据库客户端 安装U9C产品 父主题： U9C安装部署

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 执行下列命令： systemctl status cloud-init systemctl status cloud-init-local systemctl status cloud-config systemctl status

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安装环境介绍 以下为安装AD域环境的服务器信息： Windows Server版本：Windows Server 2008 R2（所有软件包已经全部安装完成） IP：192.168.X.X/X 网关：192.168.X.X DNS：192.168.X.X 域名 ：example.com

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通过分配的公网IP-120.46.147.240 远程服务器 配置。 Hosts配置 图6 配置服务器1 IIS组件安装 图7 配置服务器2 安装报表服务器和数据库客户端 图8 安装 图9 配置报表 图10 配置 测试环境用了ReportServer，生产环境需要设置其他名，如ReportServer2。

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检查安装环境 安装Agent对安全组出方向端口、 DNS服务器地址 以及第三方安全软件等有限制要求，为了保证您能成功安装Agent，请参考检查安装环境确认能符合对应的要求后，再安装Agent。 检查安装环境 请确认服务器的操作系统在Agent支持的操作系统列表内。 不在该列表中的操作系统不支持安装Agent。

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Ubuntu 配置ubuntu源成功，apt-get无法安装某个工具 配置ubuntu源成功，apt-get update报GPG error 配置ubuntu源成功，运行 sudo apt-get update, 仍然访问其他镜像源 父主题： 使用配置

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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ARM：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，按如下要求修改参数： GRUB_CMDLINE_LINUX参数为consoleblank=600 console=tty0 console=ttyAMA0,115200

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基础环境安装部署 base安装包解压 将获取到的pie-engine-base安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf

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安装前环境检查 参考安装部署及组网规划，检查机房环境情况以及网络配置、硬件配置情况，对软件安装前进行环境检查。 表1 环境检查列表 序号 内容 是否满足 备注 1 操作系统版本 是 / 2 cpu 是 / 3 内存 是 / 4 交换空间及硬盘等资源配置 是 / 5 服务器网络 是

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18.04、Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6镜像时，直接选择“Install”进行安装。） 在安装Ubuntu 18.04、Ubuntu 16.04 for ARM镜像的时候，选择自动分区；在安装Ubuntu 18.04、Ubuntu 16.04/Ubuntu

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如果安装成功，则回显Cloud-Init组件安装信息。 [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init cloud-init stop/waiting [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init-local cloud-init-local

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