AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习kreas减少内存占用 更多内容
  • 方案概述

    源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件

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  • 预占/占用资源

    预占/占用资源 当外部客户需要租赁机房、机柜或分散的U空间时,可以通过预占或占用的方式为外部客户预留机房面积、机柜或U空间资源,防止多个租户之间的资源冲突。 前提条件 已具备“容量规划”和“客户管理”的操作权限。 已在“组态配置”中创建机柜。 已完成租赁客户的信息设置,具体操作请参见管理客户信息。

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  • CPU占用率

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 一键式重置密码插件占用虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高怎么办?

    一键式重置密码插件占用虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高怎么办? 问题描述 在 弹性云服务器 运行时,一键式重置密码插件占用虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高。 图1 查看虚拟内存占用情况 问题根因 应用程序使用内存的时候通过glibc的内存池来提供,glibc 2.10之前的版本中,只有一个内存池,称为main

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  • 内存

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  • 内存

    内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题: 常用概念

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  • 内存

    32MB(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存);16MB(72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/

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  • 内存

    level2:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的t

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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 = expandable_segments:True

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 调度概述

    NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量,为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件

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  • 采集开关

    采集开关 为了减少内存、数据库、磁盘空间占用,您可以按需进行采集设置。 日志采集开关 前提条件:弹性 云服务器 上已安装ICAgent,详细操作请参见安装ICAgent。 登录AOM控制台,选择“配置管理 > 日志配置”,选择“采集开关”页签。 开启或者关闭日志采集开关。 “日志采集

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  • 弹性伸缩概述

    就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度

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  • 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述

    源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 训练任务

    CCE日志视图 图7 ModelArts日志视图 资源占用情况 在任务运行中,资源占用情况模块显示任务占用的CPU、内存、GPU/显存利用率、占用率百分比的折线图。默认显示CPU占用情况折线图。 图8 资源占用情况 双击任一图例:显示全部资源占用折线图。 单击指定图例:只显示该图例折线图。

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  • 创建NLP大模型训练任务

    decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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