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

 
 

    深度学习部署docker 更多内容
  • 智能问答机器人版本

    问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息 √ √ √ √ 知识共享 - - √ √ 应用授权 - - √ √ 全局配置 √ √ √ √ 标签管理

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  • 方案概述

    低下、质量管控无法落地、工厂黑箱等业务痛点,帮助企业提高效率、提升质量、降低成本、保障交付,让数据创造价值。 图2 系统部署架构图 系统通过Docker进行部署多个微服务在云端和边端: 使用了一些流行的开源项目,如Prometheus(一个监控和警报工具)、Grafana(一个 数据可视化 和仪表板的工具)等;

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  • 约束与限制

    CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术,用于加速各种计算任务,特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时,通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像,参考镜像地址:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/。 Pod存储空间

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入,基于灵活的云上或边缘部署架构,提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力,同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 执行作业

    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,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置:通过界面点选算法使用的常规参数,具体支持的参数请参考表1。

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  • 什么是ModelArts

    理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看,ModelArts底层支持

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  • 什么是园区智能体

    园区智能体通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入,基于灵活的云上或边缘部署架构,提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力,同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。

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  • 硬件规格

    CE或者使用Docker企业版(Docker EE),使用Docker EE时,需要支付Docker额外费用,更多Docker EE相关细节请参考Docker官方文档:https://docs.docker.com/ee/supported-platforms/ 。 须知: 安装Doc

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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 pull命令下载镜像。

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  • 使用了服务器未识别的Shell命令

    使用了 服务器 未识别的Shell命令 机器上没有安装Docker 问题现象 部署Shell命令:“docker version”(假设主机没有安装Docker服务),日志信息提示部署失败。 原因分析 由于机器上没有安装Docker服务导致。 处理方法 在机器上安装对应的服务再次运行即可。 docker: command

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 什么是云容器引擎

    Engine,简称CCE)是一个企业级的Kubernetes集群托管服务,支持容器化应用的全生命周期管理,为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算(E CS /BMS)、网络(VPC/EIP/ELB)、存储(EVS/OBS/SFS)等服务,并支持G

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 部署到CCI

    部署到CCI CCI部署前进行Docker相关配置 这里主要配置Docker所在的机器相关信息,Docker相关配置流程: 在IntelliJ IDEA顶部菜单栏中选择File> Setting > Huawei Cloud Toolkit Settings > Docker >

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  • login命令部署失败

    部署“执行Docker命令”步骤中的login命令时,显示没有权限。 原因分析 Docker服务仅支持root用户或Docker组用户。 处理方法 将当前用户加入 Docker 组。 加入Docker组请参考当前用户没有部署权限。 问题现象三 部署“执行Docker命令”步骤中的login命令时,显示“request

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 使用了服务器未识别的PowerShell命令

    使用了服务器未识别的PowerShell命令 问题现象 部署PowerShell命令:“docker version”(若该主机没有安装Docker服务),应用部署结果成功,但日志提示未安装Docker。 原因分析 由于Windows机器在部署“执行PowerShell命令”步骤时有纠错机制,不会部署失败,但在日志中可分析出部署结果为没有Docker服务。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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