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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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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该指标用于统计Redis已使用的RSS内存。即实际驻留“在内存中”的内存数。包含堆内存，但不包括换出的内存。 单位：可在控制台进行选择，如KB、MB、byte等。 >=0byte 测量对象： Redis实例 测量维度： dcs_instance_id 1分钟 memory_frag_ratio 内存碎片率 该

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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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并规范使用游标，从而排查文档数据库服务内存使用率高的问题。如果经确认确实为业务增长导致的内存升高，建议及时进行规格扩容。 排查连接数 查看连接数占比，总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加，影响请求处理延时。 建议配置连接

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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。 不同规格主机Agent资源占用一览 Agent运行时，不同规格的 云服务器 CPU、内存占用情况如表1所示。 表1 Agent资源占用一览 vCPUs规格 占用CPU资源比例（峰值） 执行病毒查杀时，占用CPU资源比例（峰值） 内存占用（峰值） 执行病毒查杀时，内存占用（均值） 1vCPUs

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ap-system-profile命令查看AP的内存告警阈值，检查AP的内存告警阈值设置是否合理。 如果合理=>3。 如果不合理=>2。 2.使用memory-usage threshold命令设置合理的内存告警阈值，检查是否继续产生此告警。 如果继续产生此告警=>3。 如果不产生此告警=>5。 3.减少不需要的业务

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在云 服务器 内删除文件会减少磁盘空间占用吗？ 不会。 删除文件操作相当于在需要删除的文件头部做删除标记，并不会减少磁盘本身的空间占用。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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长期占用资源，资源浪费严重，成本高。 弹性扩缩容能力 基于容器化Kubernetes，具有极致的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低

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ALM-29004 Impalad进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Impalad进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除

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conf目录，其中RuntimeMaxUse参数表示日志缓存的最大内存占用量。若不配置RuntimeMaxUse，长时间运行会占用较大内存。 修改节点系统参数的命令仅在使用公共镜像时有效，使用私有镜像时本文中提供的命令仅供参考。 修改节点RuntimeMaxUse 登录节点，查看/etc/systemd/journald

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ALM-29015 Catalog进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Catalog进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 29015

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方法2：可以参考如下方法调整代码中的参数，减少内存占用。如果代码调整后仍然出现内存不足的情况，请使用方法1。 调用sklearn方法silhouette_score(addr_1,siteskmeans.labels)，可以指定参数sample_size来减少内存占用。 调用train方法的时候可以尝试减少batch_size等参数。

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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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