ESLDoTrust.py ESLDoTrust.py简介 命令行参考 父主题： 服务端工具

查看更多 →

gds_ctl.py 背景信息 在配置了gds.conf的情况下，就可通过gds_ctl.py控制gds的启动和停止。 前置条件 只支持在Linux系统执行该命令。执行前，需确保目录结构如下： |----gds |----gds_ctl.py |----config |-------gds

查看更多 →

ESLDoTrust.py简介 细粒度容灾过程中需要在主备集群的节点间执行命令、传送文件等， GaussDB (DWS)提供了ESLDoTrust.py工具用于建立主备集群互信，并校验互信。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。 支持的功能 ESLDoTrust.py支持的功能详情如

查看更多 →

deploy.py代码示例 # -*-coding:utf-8 -*- import os import sys import json import logging import subprocess from yaml import load from base64 import

查看更多 →

登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

DisasterFineGrained.py DisasterFineGrained.py简介 命令行参考 父主题： 服务端工具

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

户使用Gpr数据集体验KPI异常检测学件的操作流程，可以先执行“专家经验注入”，再执行“开发推理”，那么专家经验会自动转成代码并关联到模型推理函数里面。 “开发推理”用于生成推理代码至推理文件“learnware_predict.py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。

查看更多 →

DisasterFineGrained.py简介 细粒度容灾启动容灾前会有一些准备工作，例如生成配置文件，设置GUC参数，发布容灾等，为了能够快速启动容灾，DisasterFineGrained.py提供了一键化准备和管理发布的命令。该功能仅8.2.1.210及以上集群版本支持。

查看更多 →

自定义学件的能力来源包含如下两种： 学件代码由算法科学家提供基础稿，开发人员需要根据可信原则，对代码进行优化、抽象，并调试通过。 由开发人员根据业务场景和业务数据，利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景，最终的学件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发学件之前需要将业务代码

查看更多 →

py”文件为学件对象的定义样例，需要根据学件自行定制。 naie_platform：NAIE SDK相关参数配置信息。 requirements.txt：自定义学件依赖包的列表。 custom_01.ipynb：学件的主文件。 图2 自定义学件项目 父主题： 开发学件

查看更多 →

在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。

查看更多 →

进入到解压目录后安装Python Redis客户端redis-py。 python setup.py install 安装后执行python命令，返回如下信息说明成功安装redis-py： 图1 执行python 使用redis-py客户端连接实例。以下步骤以命令行模式进行示例（也可以将命令写入python脚本中再执行）：

查看更多 →

0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

查看更多 →

将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspe

查看更多 →

如何将git clone的py文件变为ipynb文件 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test

查看更多 →

0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

查看更多 →

恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

查看更多 →

用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不支持修改恢复方式，不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后，会产生一个标准存储类别的对象副本，即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢

查看更多 →