AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。

 
 

    深度学习用CPU 更多内容
  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • 云容器引擎 CCE

    CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力,面向机器学习、深度学习、生物信息、基因组及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU Burst弹性限流等调度策略,您可以根据业务特征设置调度策略

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题: 变更实例

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  • 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下Pytorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) ModelArts提供了以下MindSpore(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:mindspore_1.7.0-cuda_10

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  • 节点CPU数量检查异常处理

    节点CPU数量检查异常处理 检查项内容 检查Master节点的CPU数量是否大于2核。 解决方案 Master节点CPU数量为2核时,请联系技术支持人员,将该集群Master节点扩容至4核及以上。 父主题: 升级前检查异常问题排查

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更,当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元,才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时,不能对

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  • ERROR3103 节点CPU不足

    Edgectl判断,节点CPU核数不足以安装IEF软件。节点CPU核数过少。使用CPU核数较多的节点安装IEF软件。

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  • 如何查看Pod是否使用CPU绑核?

    如何查看Pod是否使用CPU绑核? 以4U8G节点为例,并提前在集群中部署一个CPU request为1,limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点,查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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  • 实例CPU使用率高问题排查

    实例CPU使用率高问题排查 使用文档数据库服务时,如果您的CPU使用率达到80%,则认为CPU存在瓶颈。此时,会导致数据读写处理缓慢,从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求,经过分析优化后,使得数据库的查询相对合理,所有的请求都高效使用了索引,

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  • RDS for MySQL CPU升高定位思路

    RDS for MySQL CPU升高定位思路 RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%,引起业务响应慢,新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因:大量慢SQL导致实例CPU升高,需要优化相应的慢SQL。 排查思路: 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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  • 准备工作

    Online,单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面,选择Python技术栈,CPU架构选择X86计算,CPU/内存选择2U4G,单击“下一步”。 进入“工程配置”页面,选择不创建工程,然后单击“确定”,完成实例创建。 安装TensorFlow

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  • 约束与限制

    32G x 1,CPU 4核,内存32GB NVIDIA Tesla V100 32G x 2,CPU 8核,内存64GB NVIDIA Tesla V100 32G x 4,CPU 16核,内存128GB NVIDIA Tesla V100 32G x 8,CPU 32核,内存256GB

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  • APIServer视图

    APIServer每秒工作队列增加的次数 工作队列深度 个 工作队列深度 工作队列时延(P99) 毫秒 APIServer请求P99在工作队列中停留时间 图3 资源指标 表3 资源指标说明 指标名称 单位 说明 内存使用量 字节 APIServer内存使用量 CPU使用量 Cores APIServerCPU使用量

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  • 推理服务

    在“模型管理”界面,单击件模型所在行,对应“操作”列的图标。 弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际情况配置如下参数,其余参数保持默认值即可。 版本:推理服务的版本。 是否自动停止:推理服务的运行时间。建议可以设置长点时间,最长支持24小时。 计算节点规格:CPU和GPU资源规格。

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  • GPU加速型

    单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 计算加速型

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  • Volcano调度概述

    Volcano调度概述 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、基因组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。 Volcano

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  • 内核cpu cgroup的多级混部调度

    /sys/fs/cgroup/cpu/A echo 1 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/cpu.qos_level mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/A/B echo -2 > /sys/fs/cgroup/cpu/A/B/cpu.qos_level mkdir

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  • ALM-303046690 CPU使用率超阈值

    原因3:当前设备开启的业务过多。 原因4:设备受到攻击导致CPU资源占用过高。 处理步骤 使用display cpu-usage configuration命令查看CPU告警阈值,检查CPU告警阈值设置是否合理。 如果合理,则=>步骤3。 如果不合理,则=>步骤2。 使用set cpu-usage thresh

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  • ALM-50205 BE CPU使用率超过阈值

    ALM-50205 BE CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测BE CPU使用率。当检测到CPU使用率连续多次(默认值为3)超出阈值范围(默认值为95%)时产生该告警。 平滑次数为1,CPU使用率小于或等于阈值时,告警恢复;平滑次数大于1,CPU使用率小于或等于阈值的85%时,告警恢复。

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  • GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路

    GaussDB (for MySQL)实例CPU升高定位思路 GaussDB(for MySQL)实例CPU升高或100%,引起业务响应慢,新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因:大量慢SQL导致实例CPU升高,需要优化相应的慢SQL。 排查思路: 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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