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    cpu跑深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 大数据分析

    、趴、跳、)、交互(救人、拾取、换弹)等操作,产生复杂的组合动作空间,可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署:客户进行AI强化学习时,需要短时间(10mins)拉起上万核CPU,对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 深度诊断ECS

    诊断异常项(示例) 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。 guestos.cpu.high_process_usage CPU使用率过高的进程 单进程CPU占用率超过整机的50%。

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  • CPU调度

    CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题: 调度

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1 Host CPU报表主要内容所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • CPU检查

    判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU:示例执行结果:

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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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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  • 跑通iOS Demo

    通iOS Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的iOS Demo。 环境要求 在iOS Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14.4及以上 Xcode对Mac系统要求,推荐版本10

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  • 跑通Electron Demo

    通Electron Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Electron Demo。 环境要求 在Electron Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 Windows环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Windows 10专业版 硬件要求:

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  • 跑通Windows Demo

    通Windows Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Windows MFC Demo。 环境要求 在Windows MFC Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Windows 10专业版 硬件要求:

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