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- 規(guī)則引擎函數(shù)編程推理 內(nèi)容精選 換一換
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，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺。 立即使用 推理部署 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺。來自：專題Serverless冷啟動：如何讓函數(shù)計算更快更強(qiáng)？ Serverless冷啟動：如何讓函數(shù)計算更快更強(qiáng)？ 時間：2023-07-21 16:35:26 云計算 函數(shù)工作流 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>> 問題背景 Serverless計算也稱服務(wù)器無感知計算或函數(shù)計算，是近年來一種新興的云計算編程模式。其來自：百科
- 規(guī)則引擎函數(shù)編程推理 相關(guān)內(nèi)容
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近設(shè)置的單函數(shù)最大實例數(shù)的閾值時，就可以考慮調(diào)整伸縮策略，如提高單函數(shù)最大實例數(shù)限制或增加預(yù)留實例數(shù)量。 2、函數(shù)執(zhí)行時間和資源利用率： 函數(shù)執(zhí)行時間直接影響用戶體驗，較長的執(zhí)行時間可能導(dǎo)致用戶等待時間過長。資源利用率（CPU、內(nèi)存）則反映了函數(shù)運(yùn)行的效率。如果發(fā)現(xiàn)函數(shù)執(zhí)行時間過來自：專題FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺 在大模型推理場景，包括全量推理和增量推理兩個階段。全量推理階段算力需求遠(yuǎn)高于增量推理階段，增量推理階段，耗時可能遠(yuǎn)長于全量推理階段。針對這類場景，元戎可以做到全量推理和增量推理解耦，各自按需彈性擴(kuò)縮，精確算力供給，真正按使用量計費(fèi)，降低用戶成本。來自：百科
- 規(guī)則引擎函數(shù)編程推理 更多內(nèi)容
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上傳成功后，在“我的鏡像”界面可查看 步驟五：創(chuàng)建函數(shù) 登錄函數(shù)工作流控制臺，在左側(cè)的導(dǎo)航欄選擇“函數(shù) > 函數(shù)列表”。 單擊右上方的“創(chuàng)建函數(shù)”，進(jìn)入“創(chuàng)建函數(shù)”頁面，使用容器鏡像部署函數(shù)。 填寫基本信息。 完成后單擊“創(chuàng)建函數(shù)”。 在函數(shù)詳情頁“設(shè)置 > 高級設(shè)置”，開啟“初始化函數(shù)”，即調(diào)用init接口進(jìn)行初始化。來自：專題![]()
如何使用模板創(chuàng)建函數(shù) 如何使用模板創(chuàng)建函數(shù) 函數(shù)工作流（FunctionGraph）快速創(chuàng)建函數(shù)的流程使用包含：配置權(quán)限、創(chuàng)建函數(shù)、配置函數(shù)、測試函數(shù)、查看執(zhí)行結(jié)果和查看監(jiān)控指標(biāo)。 函數(shù)工作流（FunctionGraph）快速創(chuàng)建函數(shù)的流程使用包含：配置權(quán)限、創(chuàng)建函數(shù)、配置函數(shù)、測試函數(shù)、查看執(zhí)行結(jié)果和查看監(jiān)控指標(biāo)。來自：專題![]()
是解決之道，而且是主流。”譚焜博士如是說。 華為云FunctionGraph 函數(shù)計算服務(wù)，是基于元戎內(nèi)核，內(nèi)置數(shù)據(jù)系統(tǒng)，業(yè)內(nèi)首個支持有狀態(tài)函數(shù)。相比無狀態(tài)函數(shù)，F(xiàn)unctionGraph 有狀態(tài)函數(shù)能夠直接訪問數(shù)據(jù)，將讀寫時延降低10 倍，極大地拓展了Serverless 的應(yīng)用范圍。來自：百科![]()
校驗并給出準(zhǔn)確的提示。 （3）規(guī)則引擎 采用了規(guī)則引擎來支撐復(fù)雜的分支計算。在設(shè)計流程上，工作流分支條件計算采用了Groovy 定義的 DSL，引擎預(yù)制了一系列規(guī)則函數(shù)。工作流引擎的分支規(guī)則具有極強(qiáng)的可擴(kuò)展性，根據(jù)客戶需求可以擴(kuò)展相應(yīng)的分支規(guī)則函數(shù)，并從上下文數(shù)據(jù)中獲取到系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)。來自：云商店![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)來自：百科![]()
FunctionGraph入門簡介:使用流程 函數(shù)流簡介:組件說明 構(gòu)建程序:創(chuàng)建功能函數(shù) 官方算子一覽:自定義 約束與限制:賬戶資源限制 新建后端自定義認(rèn)證函數(shù)和函數(shù)觸發(fā)器 新建后端自定義認(rèn)證函數(shù)和函數(shù)觸發(fā)器 API概覽 開始使用:函數(shù)工作流FunctionGraph定制化開發(fā) 預(yù)置模板參數(shù)說明:自定義來自：百科![]()
批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 函數(shù)工作流:異步執(zhí)行函數(shù) 函數(shù)工作流:函數(shù)異步執(zhí)行并返回預(yù)留實例ID 配置函數(shù)異步:配置說明 重試機(jī)制 API概覽 函數(shù)工作流:獲取指定函數(shù)的版本列表 修訂記錄 獲取函數(shù)異步配置列表:響應(yīng)參數(shù) 獲取函數(shù)異步配置信息:響應(yīng)參數(shù) SDK概述:API接口與SDK的對應(yīng)關(guān)系來自：百科![]()
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介紹如何使用定時觸發(fā)器 函數(shù)工作流 02:42 介紹如何創(chuàng)建依賴包 函數(shù)工作流 介紹如何創(chuàng)建依賴包 函數(shù)工作流 03:15 函數(shù)工作流 介紹如何使用空白模板創(chuàng)建函數(shù) 函數(shù)工作流 02:10 函數(shù)工作流 介紹如何使用APIG觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:10 函數(shù)工作流 介紹如何使用 OBS 觸發(fā)器來自：專題![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AscendCL實戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測 AscendCL實戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開發(fā)與調(diào)測 時間：2020-12-17 09:58:24 本課程主要介紹昇騰推理計算專用加速語言——AscendCL，講解其應(yīng)用場景及編程方式。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件，無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。此外，按函數(shù)實際執(zhí)行資源計費(fèi)，不執(zhí)行不產(chǎn)生費(fèi)用。 了解產(chǎn)品 函數(shù)工作流產(chǎn)品介紹 函數(shù)工作流用戶指南 函數(shù)工作流開發(fā)指南 函數(shù)工作流產(chǎn)品介紹 圖解函數(shù)工作流服務(wù)來自：專題![]()
ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對象存儲服務(wù)OBS，從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例）來自：專題![]()
Standard一鍵完成商超商品識別模型部署 使用ModelArts Standard自定義算法實現(xiàn)手寫數(shù)字識別 推理部署最佳實踐 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) 推理服務(wù)端到端運(yùn)維 查看更多 收起 ModelArts相關(guān)精選推薦 ModelArts是什么_ AI開發(fā)平臺 _ModelArts功能來自：專題![]()
。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明XGBoost的推理腳本示例。 • 自定義推理邏輯的推理腳本示例來自：專題![]()
基于Serverless的數(shù)據(jù)查詢和處理函數(shù)實現(xiàn) 銀行： 云原生敏捷研發(fā)平臺 物流： 豐圖科技通過華為云函數(shù)工作流FunctionGraph構(gòu)建質(zhì)檢推理系統(tǒng) 電商： 基于Serverless架構(gòu)的電商邊緣定制解決方案 汽車： 云原生Serverless中間件平臺 ......... 綜合： 華為通過函數(shù)工作流FunctionGraph構(gòu)建ERP系統(tǒng)來自：百科![]()
業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型做出貢獻(xiàn)。 案例集目錄 證券： 基于Serverless的數(shù)據(jù)查詢和處理函數(shù)實現(xiàn) 銀行： 云原生敏捷研發(fā)平臺 物流： 豐圖科技通過華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph構(gòu)建質(zhì)檢推理系統(tǒng) 電商： 基于Serverless架構(gòu)的電商邊緣定制 解決方案 汽車： 云原生Serverless中間件平臺來自：百科
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