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    深度学习kreas减少内存占用 更多内容
  • 复杂查询造成磁盘满

    场景描述 主机或只读实例偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读实例或者备机磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务

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  • 使用模型

    tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 如何减小备份占用空间?

    如何减小备份占用空间? 问题描述 磁盘备份远大于服务器内部查看磁盘的已用空间的大小。即使删除磁盘中的大文件重新备份,备份大小仍没有明显减小。 可能原因 这是由于磁盘删除一些大文件等操作,进行磁盘清理或更新清理后,数据依然在磁盘里,只是通过系统无法看到。而云备份的备份功能是基于整个

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  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    据量相对较少,则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考:

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 添加租户

    位为毫秒。 开启内存软隔离 开启、关闭 租户是否可以超量占用内存资源。 如果关闭内存软隔离,系统检测到租户内存使用超出限制后,将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。 如果开启内存软隔离,若该系统有空闲内存资源时,则该租户在超出内存的限制后可继续使用系统内存;只有当集群资源紧

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  • Flink性能调优建议

    network.netty.transport:auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了划分,整体上划分成为了堆内存和堆外内存两部分。Java堆内存是通过Java程序创建时指定的,这也是JVM可自动GC的部分内存。堆外内存可细分为可被JVM管理的和不可被JVM管理的,可被JVM管理的有Managed

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  • 约束与限制

    GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4 x 1,CPU 8核,内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2,CPU 16核,内存64GiB NVIDIA Tesla T4 x 4,CPU 32核,内存128GiB

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  • Redis实例内存使用率高问题排查和解决

    的情况,此为正常情况,此时内存已经写满,用户需要考虑扩容,或者清理一些无用的数据。通常情况下,当内存使用率超过95%时需要及时关注。 排查原因 查询指定时段的内存使用率信息,具体操作请参见性能监控。“内存利用率”指标持续接近100%。 查询内存使用率超过95%的时间段内,“已逐出

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  • 复杂查询造成磁盘满

    场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。 排查思路:

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  • 复杂查询造成磁盘满

    场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满,其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、去重(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。 排查思路:

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 内存加速

    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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  • 训练作业进程异常退出

    常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size,优化代码,合理聚合、复制数据。 请注意,数据文件大小不等于内存占用大小,需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。 排查办法

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • MySQL同步到DMS Kafka

    当表的条数过多时,作业会划分较多的分片,从而占用过多的内存导致内存问题,请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时,实时处理集成作业会缓存单个分片的数据,此时分片越大,占用内存越多,引发内存溢出,在此场景下,可以考虑降低分片大小。

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  • RES08-01 减少强依赖项

    RES08-01 减少强依赖项 系统内组件之间强依赖时,一个组件故障会对其他组件造成直接影响,影响系统可用性。 风险等级 中 关键策略 可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项: 提高关键依赖项的冗余级别,降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试

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  • PERF03-03 使用弹性伸缩

    用率、内存利用率)或周期(每天、每周、每月或每年的具体时间点)。 CustomedHPA策略 Prometheus Prometheus(停止维护) 云原生监控插件 一套开源的系统监控报警框架,负责采集kubernetes集群中kubelet的公开指标项(CPU利用率、内存利用率)。

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  • Flume开源增强特性

    提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event,而不仅是一行,提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况,自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况,不会导致Out of Memory(OOM)的出现。 支持定制传输前后准备工作。F

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  • 附录: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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