模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。 PMS是 MRS 的监控进程，此进程会经常创建表分区或者新表，由于PostgreSQL会缓存当前会话访问过的对象的元数据，且

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ster节点的IP地址（即主机名称前带有实心五角星的节点），并登录该节点后台。 执行如下命令重启进程。 su - omm sh /opt/knox/bin/restart-knox.sh 父主题： 集群管理类

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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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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

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参数名称 参数含义 APMAC AP的MAC地址。 APName AP的名称。 ApMemRate AP的内存占有率。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前内存的占有率超过了阈值，如果阈值设置的不高，如50、60等，对业务没有影响，但是当阈值设置的比较高，如90，而AP上报了告警，则AP有可能会丢包甚至下线。

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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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Agent检测时占用多少CPU和内存资源？ HSS服务采用轻量级Agent，占用资源极少，不会影响主机系统的正常业务运行。 具体占用的CPU、内存资源如下： CPU占用峰值 Agent运行时，CPU占用控制在1vCPU的20%以内。因此，实际占用比例与您购买的 云服务器 规格有关，详见不同规格主机Agent资源占用一览。

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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。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在

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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。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在

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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。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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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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定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 内存使用过高，部分查询任务可能因为内存不足而失败。 可能原因

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定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 内存使用过高，部分查询任务可能因为内存不足而失败。 可能原因

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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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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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