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
  • 分布式_8.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息,如表1所示。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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  • 分布式_8.x版本

    _PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射,如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选

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  • 产品优势

    多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS TensorFlow)的联邦计算;

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  • 模型模板简介

    通过该模板创建AI应用时,您需要选择到model这一目录。具体使用方式请参见从模板中选择元模型。 支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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  • SAP应用分布式部署容灾

    本章节主要介绍SAP应用分布式无HA部署和分布式HA部署的容灾方案。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划如表1所示。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划文件系统文件系统类型建议使用的云服务/ext4云硬盘/usr/sapxfs云硬盘/sapmnt/nfs弹性文件服务的SFS Turbo/usr/sap/transnfs弹

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  • 分布式_2.x版本

    _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS 显示外部数据封装器的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部数据封装器的oid。 fdwowner oid 外部数据封装器的所有者的oid。

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  • 分布式_2.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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  • 分布式_2.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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  • 分布式_2.x版本

    _PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项,使用"k

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  • 分布式环境的数据布局

    分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入,DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能:第一层,用户可在创建表时指定数据分布策略(Hash分布、复制分布),数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层,节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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  • 分布式_3.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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  • 分布式_8.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息,如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。

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  • 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题?

    编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎,单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的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

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  • 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

    keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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  • 创建Tensorboard

    创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目,创建Tensorboard任

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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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  • 分布式训练功能介绍

    当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,

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  • 训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值?

    INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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  • 分布式_2.x版本

    _PG_FOREIGN_SERVERS 显示外部 服务器 的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_SERVERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部服务器的oid。 srvoptions text[] 外部服务器指定选项,使用“keyword=value”格式的字符串。

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