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AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載來自:專題
缺少有效環(huán)境管理手段,導(dǎo)致大量的研發(fā)環(huán)境浪費(fèi)。 如何讓開發(fā)人員能保證充足的聯(lián)調(diào)測(cè)試環(huán)境,同時(shí)又能有效降低開發(fā)資源成本?這不僅是華為當(dāng)前面臨的問題,也是業(yè)界亟待解決的課題。 華為云CodeArts Release此次發(fā)布的開發(fā)者聯(lián)調(diào)特性,優(yōu)勢(shì)在于: 聯(lián)調(diào)環(huán)境開箱即用 研發(fā)環(huán)境秒級(jí)發(fā)放、一鍵部署,為開發(fā)者提供高效協(xié)同的聯(lián)調(diào)能力;來自:百科
如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測(cè),不能進(jìn)行分布式調(diào)測(cè),也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來自:專題
等操作時(shí),啟用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化器打造最有效的執(zhí)行計(jì)劃。 如何快速確定數(shù)據(jù)庫(kù)的調(diào)優(yōu)范圍? 性能調(diào)優(yōu)主要通過查看數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源的使用情況,確認(rèn)這些資源是否已被充分利用,是否存在瓶頸點(diǎn),然后針對(duì)性調(diào)優(yōu)。 如果某個(gè)資源已達(dá)瓶頸,則: 檢查關(guān)鍵的操作系統(tǒng)參數(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)是否合理設(shè)置。來自:專題
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