python内存模型 更多内容
  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 查看系统内存

    查看系统内存 堡垒机 存储空间分为系统分区和数据分区。当数据分区可用内存不足时,建议您及时删除历史系统数据,或变更实例规格扩充数据盘大小。 前提条件 用户已获取“系统”模块管理权限。 操作步骤 登录堡垒机系统。 选择“系统 > 数据维护 > 存储配置”,进入系统存储配置管理页面。

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  • 内存加速概述

    内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能,它可以让用户通过界面配置规则的形式,自动缓存MySQL的数据,加速MySQL的访问。 如下图图1所示,“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中,存在效率低

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  • JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小?

    JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小? 通过-Xmx设置了堆内存的最大值,堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小,JVM是动态申请堆内存的,即使配置了-Xms最小值,也不是一开始就分配到-Xms值,会根据2的倍数申请,很可能稍微超过-Xmx的限制,可增加-X

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  • 人工智能性能优化

    训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理,block池分为小内存池与大内存池,block是pytorch向device驱动申请内存的粒度,整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释

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  • 内存size检查

    memset和memcpy操作动态内存,发生越界踩内存问题。对于memset和memcpy操作,当入参为动态内存节点时,增加对内存节点实际大小与入参指定大小的检查,若指定大小大于节点实际大小时,输出error信息,并且取消该次memset或memcpy操作,所以能够防止操作越界。动态内存越界场景下,可开启该功能定位问题。错误码定义见错误码

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  • 内存优化型

    DDR4的内存实例,是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类:m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型 云服务器 。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量(Sockets) 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU:Intel®

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  • 内存加速管理

    云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”,单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”,即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题: 内存加速

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  • 内存加速管理

    云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”,单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”,即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题: 内存加速

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  • 开启内存加速

    在“实例管理”页面,选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”,单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后,单击“提交”,完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存,详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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  • 内存备份机制定位踩内存方法

    通过内存备份机制定位问题,参见内存备份机制。

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  • 什么是预留内存,如何配置预留内存?

    t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%,2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数,而不是以内存规格为基数的,最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题: Redis使用

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  • 附录:微调训练常见问题

    问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp

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  • 在模型广场查看模型

    ”或“部署”,可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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  • 变更ECS规格(vCPU和内存)

    变更E CS 规格vCPU内存变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例(Windows) XEN实例变更为KVM实例(Linux-自动配置) XEN实例变更为KVM实例(Linux-手动配置) XEN实例变更为KVM实例(Linux-批量自动配置)

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  • 升级模型服务

    升级模型服务 在AI开发过程中,服务升级包括对已部署的模型服务进行优化,以提高性能、增加功能、修复缺陷,并适应新的业务需求。更新模型版本作为服务升级的一部分,涉及用新训练的模型版本替换原来的模型,以提高预测的准确性和模型的环境适应性。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts

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  • 创建Python启动配置

    在参数区域中提供启动配置参数。 关于启动配置参数的详细说明,请参考相应的主题: 当前 Python 文件 Python 文件 Python 模块 附加到进程 Django 应用程序 FastAPI 应用程序 Flask 应用程序 Pyramid 应用程序 pytest unittest 单击“确定”以应用更改并关闭对话框。

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  • 基于Python连接实例

    基于Python连接实例 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 最佳实践

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  • 通过Python连接实例

    登录 弹性云服务器 ,具体操作请参见《弹性云 服务器 快速入门》中“登录弹性云服务器”。 安装Python和Redis的Python客户端Redis-py。 如果系统没有自带Python,可以使用yum方式安装。 yum install python 下载并解压redis-py。 wget https://github

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  • Python样例代码

    安装相应的python模块。 需要安装sasl,thrift,thrift-sasl,PyHive。 pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive 安装python连接zookeeper工具。

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  • 使用SDK(Python)

    使用SDK(Python) 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

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