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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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用户本地电脑如何连接VPN？ 普通家庭宽带路由器、个人的移动终端设备、Windows主机自带的VPN服务（如L2TP）无法与云进行VPN对接。 与云下对接需要对端有支持标准IPsec协议的设备。 父主题： 组网与使用场景

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如何在电脑端查看许可单？ 操作步骤（电脑端） 登录ISDP系统，选择“安全管理->许可管理->许可列表”并进入。 左侧树状态选择某个“许可业务状态”，右侧显示该状态下的许可单列表 许可状态由用户在创建许可场景时自行定义。 图1 许可列表 表1 许可列表字段 列字段 字段说明 许可名称

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查看&操作设备台帐？（电脑端） 前提条件 已经配置好基本配置设备管理基本配置 如何新增设备？ 路径：生产资料->设备管理->设备台帐 设备台帐主页左侧与“基本配置”相同，选择你需要新建设备的目录后，点击右方“新建”按钮进入新建设备页面 图1 设备台帐主页 新建设备页面需要填写“基

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DR4的内存实例，适用于高内存计算应用。 使用须知 M3型弹性云 服务器 没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云服务器支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格

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D CS 实例的CPU规格是怎么样的 Redis基础版： 使用DCS Redis基础版实例的用户无需关心CPU规格的指标，仅需关心QPS，带宽，内存大小等核心指标。 Redis基础版的实例基于开源Redis构造，开源Redis使用单个主线程处理命令，只能利用一个核的CPU，因此，只需

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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R4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计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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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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LoRA适配流是怎么样的？ 因为现在pytorch-npu推理速度比较慢（固定shape比mindir慢4倍），在现在pth-onnx-mindir的模型转换方式下，暂时只能把lora合并到unet主模型内，在每次加载模型前lora特性就被固定了（无法做到pytorch每次推理都可以动态配置的能力）。

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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