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    机器学习中的凸优化 更多内容
  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您成本情况后,您可以确定成本偏高原因,然后采取针对性优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本机会。也可以根据成本分析阶段分析结果识别成本偏高资源,然后采取针对性优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    降低您成本。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定成熟业务,使用包年/包月计费模式。 针对不能中断短期、突增或不可预测业务,使用按需计费模式。 监控实例生命周期,对即将到期包周期资源进行及时续费。

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • HIVE优化

    指标观测方法 通用指标的观测 集群机器CPU,内存,IO使用情况可以通过Manager主机管理界面查看到所有Host资源使用情况。 接入层指标的观测 Manger服务->Hive服务状态页面可以查看到相关HiveServer连接数,HQL执行成功统计信息。 HiveMetaStore指标的观测

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  • 成本优化

    Influx资源闲置情况,及时删除闲置实例。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定成熟业务,使用包年/包月计费模式。 针对不能中断短期、突增或不可预测业务,使用按需计费模式。 监控实例生命周期,对即将到期包周期资源进行及时续费。

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  • 成本优化

    Cassandra资源闲置情况,及时删除闲置实例。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定成熟业务,使用包年/包月计费模式。 针对不能中断短期、突增或不可预测业务,使用按需计费模式。 监控实例生命周期,对即将到期包周期资源进行及时续费。

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  • 资源优化

    资源优化 概述 支持区域范围 E CS 空闲资源优化 EVS、EIP和ELB闲置资源优化 预计月度节省计算规则 父主题: 成本优化

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您成本情况后,您可以确定成本偏高原因,然后采取针对性优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标,及时修复失败任务、删除闲置任务。 如果您业务对性能稳定性要求较低,可以考虑购买较小规格任务,以此来降低您成本。 计费模式优化

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  • 优化器GUC参数的Hint

    设置不在白名单参数,参数取值不合法,或hint语法错误时,不会影响查询执行正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误报错提示。 GUC参数hint只在最外层查询生效,子查询内GUC参数hint不生效。 视图定义内GUC参数hint不生效。

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  • 大模型开发基本概念

    调整模型softmax输出层预测词概率。其值越大,则预测词概率方差减小,即很多词被选择可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言两个重要方面。 多样性指模型生成不同输出之间差异。一致性指相同输入对应不同输出之间一致性。 重复惩罚

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联 服务器 后,输出学习结果可能存在一些特征不明显可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择“自动确认可

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  • OptVerse简介

    Kit)是对OptVerse服务提供REST API进行封装,以简化用户开发工作。用户直接调用OptVerse SDK提供接口函数即可实现使用OptVerse服务业务能力目的。 我们针对不同语言SDK提供了开发指南: 表1 表1 不同语言SDK开发指南 编程语言 开发指南

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 什么是Ray

    通过提供对分布式计算支持,Ray促进了更快模型训练和更有效资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用研究人员和工程师来说,是一个强有力工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于超参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray Serve(

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 指定Stream Hashagg优化方式的Hint

    指定Stream Hashagg优化方式Hint 功能描述 在并行执行计划,当算子使用列和group by使用列不一致,且使用hash算子时,会对计划进行重分布优化。这时可以使用该hint控制计划生成。 语法格式 redistribute_agg[(@queryblock)]

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  • 什么是Workflow

    点之间关系描述组成。开发者通过定义节点执行内容和节点执行顺序定义DAG。绿色矩形表示为一个节点,节点与节点之间连线则是节点关系描述。整个DAG执行其实就是有序任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供样例 ModelArts提供了丰富基于场景工作流样例,用户可以前往AI

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互数据存储在部署时选择OBS桶。 数据目录:计算节点部署时选择存储路径,用于 TICS 服务数据和外部交互。用户只有

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  • 分子优化(MO)

    分子优化(MO) 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 优化过程(Windows)

    driver和virtio驱动。 将待优化Windows私有镜像创建为 云服务器 ,并开机登录该云服务器。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

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  • 靶点优化

    Minimization:能量最小化步数,范围支持0<步数≤50000,默认是10000步。 NVT:等温等体步骤模拟时长,范围支持0<时长≤1000ps,默认是200ps。 NPT:等压等温步骤模拟时长,范围支持0<时长≤1000ps,默认是500ps。 MD:平衡步骤模拟时长,范围支持0<时长≤50ns,默认是50ns。

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