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

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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

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内存占用峰值 Agent运行时，内存占用控制在150MB以内。 若内存占用达到200MB，Agent会在5分钟内自动重启。 不同规格主机Agent资源占用一览 Agent运行时，不同规格的 云服务器 CPU、内存占用情况如表1所示。 表1 Agent资源占用一览 vCPUs规格 Agent运行占用CPU资源比例（峰值）

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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询得内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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云硬盘快照是否占用云硬盘的空间 不占用。 快照存放在云硬盘所在的物理存储磁盘中，不会占用云硬盘的空间。 父主题： 云硬盘快照问题

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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 内存碎片率 该

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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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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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不同规格主机Agent资源占用一览 Agent运行时，不同规格的云 服务器 CPU、内存占用情况如表1所示。 表1 Agent资源占用一览 vCPUs规格 Agent运行占用CPU资源比例（峰值） 执行病毒查杀时，内存占用(峰值) 内存占用（峰值） 执行病毒查杀时，内存占用（均值）

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大小为4TB。并确认该目录下并发创建的文件数量是否过大，占用过多存储空间会出现inode耗尽的情况，导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。

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ALM-15795242 AP的内存占用率过高 告警解释 AP memory overload notify. (APMAC=[APMAC], APName=[APName], ApMemRate=[ApMemRate], APID=[APID]) AP内存利用率过高。 告警属性 告警ID

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。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格 表8 P2vs型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps）

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、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。 高IO 存储类型 云硬盘存储卷：CCE支持将EVS创建的云硬盘挂载到容器的某一路径下。当容器迁移时，挂载的云硬盘将一同迁移，这种存储方式适用于需要永久化保存的数据。

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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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ALM-29004 Impalad进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Impalad进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除

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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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ALM-29007 Impalad进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Impalad进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 29007

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ALM-29015 Catalog进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Catalog进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 29015

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1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对

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其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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