云容器引擎 CCE

 

云容器引擎(Cloud Container Engine)提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务,支持Kubernetes社区原生应用和工具,简化云上自动化容器运行环境搭建

 
 

    windows使用docker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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  • 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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  • 使用Docker run运行容器

    使用Docker run运行容器 Docker是一个开源的应用容器引擎。容器引擎是Kubernetes(k8s)最重要的组件之一,负责管理镜像和容器的生命周期。使用Docker,无需配置运行环境,镜像中会包含一整套环境,同时进程间是隔离的,不会相互影响。 Docker容器都是由d

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  • 深度诊断ECS

    。 仅Linux操作系统的E CS 支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构 Huawei Cloud EulerOS Huawei Cloud EulerOS 2.0 Huawei Cloud EulerOS 1.1 x86/鲲鹏 CentOS

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  • GPU加速型

    64bit Windows Server 2019 Standard 64bit Windows Server 2019 Datacenter 64bit Windows Server 2016 Datacenter 64bit 图形加速型 G3 Windows Server 2019

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  • Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误

    Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后,在资源详情的规格信息中,系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致,从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决:

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  • 使用docker命令迁移镜像至SWR

    使用docker命令迁移镜像至SWR 场景描述 容器镜像服务 提供了简便、易用的镜像托管和高效分发业务。当要迁移的镜像数量较少时,企业可以通过简单的docker pull、docker push命令行,将之前维护的镜像迁移到SWR上。 操作步骤 从源仓库下载镜像。 使用docker

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  • 迁移学习

    dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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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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  • 部署Docker

    部署Docker 手工部署Docker(CentOS 7.5) 手工部署Docker(Debian) 父主题: 搭建应用

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用Moodle搭建在线学习系统

    使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统,它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统,采用Docker部署,已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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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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  • Docker检查

    查看节点docker功能是否正常。edgectl check docker无检查节点docker功能:示例执行结果:

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  • Docker安装

    enable docker.service Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service to /usr/lib/systemd/system/docker.service

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  • 安装Docker

    0 服务器 中安装Docker。 准备工作 准备一台ECS实例。 操作步骤 安装Docker软件 执行以下命令安装Docker。 dnf install docker 执行以下命令启动Docker服务。 systemctl start docker 验证Docker是否安装成功。 执行以下命令运行hello-world镜像。

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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