AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习调度 更多内容
  • 调度管理

    调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息,可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力,支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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  • 调度管理

    调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题: 设备管理

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  • 调度作业

    调度作业 对已编排好的作业设置调度方式。 如果您的作业是批处理作业,您可以配置作业级别的调度任务,即以作业为一个整体进行调度,支持单次调度、周期调度、事件驱动调度三种调度方式。具体请参见配置作业调度任务(批处理作业)。 如果您的作业是实时处理作业,您可以配置节点级别的调度任务,即

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  • Volcano调度

    Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题: 调度

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • 任务调度

    在新建任务页面底部单击“提交”,返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表:调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面,单击“调度任务列表”页签,进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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  • 任务调度

    在新建任务页面底部单击“提交”,返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表:调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面,单击“调度任务列表”页签,进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 弹性伸缩概述

    工作负载弹性伸缩:即调度层弹性,主要是负责修改负载的调度容量变化。例如,HPA是典型的调度层弹性组件,通过HPA可以调整应用的副本数,调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量,从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩:即资源层弹性,主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 配置作业调度为年调度

    配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时,可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度,请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在DataArts Studio中配置一个按月调度执行的作业,然后在作业里面新增一个Dummy节点(空节点,不处理实

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  • 产品优势

    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; 支持控制流和数据流的分离

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 查询调度计划

    参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID 最小长度:1 最大长度:64 task_id String 调度计划关联的任务ID 最小长度:1 最大长度:64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间 最小值:0 最大值:99999999999999999

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  • 实例调度任务

    实例调度任务 查看实例调度任务 新增实例调度任务 父主题: xDM-F数据同步

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  • 组调度(Gang)

    已安装Volcano插件,详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一,它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是,观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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  • 负载感知调度

    变化,为防止Pod调度完成后,集群再次出现负载极端不均衡的情况下,Volcano同时提供重调度能力,通过负载感知和热点打散重调度结合使用,可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度(Descheduler)。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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  • 配置调度身份

    若需解决以上两个问题,则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后,作业执行过程中,以配置的调度身份与其他服务交互,可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时,该作业的默认用户被删除后,如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度,那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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  • 传统周期调度

    作业A为分钟调度,作业B为小时调度,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如,作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如,作业A的调度周期为月,则作

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 计划调度管理

    计划调度管理 生产计划管理 功能概述:该模块主要是对生产计划进行管理,包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作,分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员:系统管理人员。 路径:计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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