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。

 
 

    深度学习用什么cpu 更多内容
  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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  • RabbitMQ支持升级CPU和内存吗?

    RabbitMQ支持升级CPU和内存吗? RabbitMQ AMQP-0-9-1版本不支持升级CPU和内存,RabbitMQ 3.8.35版本支持扩容/缩容代理规格,具体请参见变更实例规格。 父主题: 实例问题

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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 可以根据业务需要对包年/包月和按需实例的规格进行变更,规格指实例的CPU/内存。当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 GaussDB (for MySQL)实例支持规格升配,也支持降配。 约束限制 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。

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  • FlexusRDS怎么扩CPU/内存规格

    FlexusRDS怎么扩CPU/内存规格 Flexus云数据库RDS提升了客户使用效率,简化了业务管理,节省的成本给客户进行让利,不提供规格变更直接服务。 建议客户购买前做好业务规划,可以提交工单,联系客服获取专业性建议。规划好业务后直接按套餐化购买,购买后按套餐的配置使用,不提供直接进行规格变更的功能。

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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。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型

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  • 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) ModelArts提供了以下TensorFlow(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二: tensorflow_1

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  • 测试Kafka生产速率和CPU消耗

    在“节点”页签,查看服务端节点的CPU使用率。 图13 broker-0的CPU使用率(1副本) CPU消耗=58.10% 图14 broker-0的CPU使用率(3副本) CPU消耗=86.70% 图15 broker-1的CPU使用率(1副本) CPU消耗=56.70% 图16

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 什么是云容器引擎

    什么是云容器引擎 云容器引擎(Cloud Container 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(

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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