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。

 
 

    分布式tensorflow 更多内容
  • 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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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • Notebook基础镜像列表

    。预置镜像里面包含PyTorchTensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。 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

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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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  • 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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  • 推理基础镜像列表

    myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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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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  • 分布式Scan HBase表

    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseDistributedScan " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • 常用框架

    cuda10.1 Caffe CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 Caffe-1.0.0-python2.7 cuda8.0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架,它构建于开源的深度学习引擎TensorFlowMXNetPyTorch、Kera

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  • 分布式Scan HBase表

    中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • 分布式Scan HBase表

    并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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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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  • 注册企业分布式身份

    注册企业分布式身份 功能介绍 注册企业分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/firm-did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串 最小长度:32

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  • 查询分布式身份文档

    查询分布式身份文档 功能介绍 查询分布式身份文档 URI GET /v1/{project_id}/tdis/did/{did} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串 最小长度:32

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  • 注册个人分布式身份

    注册个人分布式身份 功能介绍 注册个人分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串 最小长度:32

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  • 分布式执行框架

    分布式执行框架 GS_235100005 错误码: Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案:请使用INTERNAL

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  • 分布式备机读参数

    分布式备机读参数 enable_standby_read 参数说明:控制session开启备机读功能。该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示该session开启分布式备机读功能。 off表示该session不开启分布式备机读功能。

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  • 分布式Scan HBase表

    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseDistributedScan " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • 分布式高可用部署

    分布式高可用部署 SAP NetWeaver分布式HA部署如图1所示 图1 SAP NetWeaver分布式HA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HA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: AS CS Instance

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  • 可信分布式身份服务

    None 操作指导 可信分布式身份服务 TDIS 开通服务 02:12 开通服务 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍

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  • 分布式备机读参数

    分布式备机读参数 enable_standby_read 参数说明:控制session开启备机读功能。该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示该session开启分布式备机读功能。 off表示该session不开启分布式备机读功能。

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