内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

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memset和memcpy操作动态内存，发生越界踩内存问题。对于memset和memcpy操作，当入参为动态内存节点时，增加对内存节点实际大小与入参指定大小的检查，若指定大小大于节点实际大小时，输出error信息，并且取消该次memset或memcpy操作，所以能够防止操作越界。动态内存越界场景下，可开启该功能定位问题。错误码定义见错误码

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DDR4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类：m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型 云服务器 。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU：Intel®

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云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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开启内存加速 在已有的MySQ L实例 开启内存加速时，需要先创建GeminiDB实例。 注意事项 内存加速开启后，不允许在MySQL实例执行RESET MASTER、FLUSH LOG S等删除binlog的命令。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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通过内存备份机制定位问题，参见内存备份机制。

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t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

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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 = exp

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定时任务 定时学习任务是学习任务升级功能。定时任务会按照设置好的学习周期自动发布，减轻管理员工作量，减少重复工作。 入口展示 图1 入口展示 创建定时任务 操作路径：培训-学习-定时任务-【新建】 图2 新建定时任务 图3 基本信息 任务期限：是指当学员收到任务到任务结束的时间 图4

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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在连接数合适的情况下内存占⽤持续增⾼，建议升级内存配置，避免可能存在内存溢出和大量清除缓存而导致系统性能急剧下降。 集群实例，请参见变更集群实例的CPU和内存规格。 副本集实例，请参见变更副本集实例的CPU和内存规格。 单节点实例，请参见变更单节点实例的CPU和内存规格。 父主题： 性能调优

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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Volcano调度器 插件介绍 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的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

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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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