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- html框架去除滾動 內(nèi)容精選 換一換
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用的計算框架,支持常用AI框架和“Image”。 runtime:模型運行時環(huán)境,系統(tǒng)默認(rèn)使用python2.7。runtime可選值與model_type相關(guān),當(dāng)model_type設(shè)置為Image時,不需要設(shè)置runtime,當(dāng)model_type設(shè)置為其他常用框架時,請選擇來自:專題統(tǒng) 使用ServiceStage搭建Weathermap系統(tǒng) 時間:2020-12-02 10:04:01 以ServiceComb微服務(wù)框架為基礎(chǔ),在ServiceStage上搭建一個天氣預(yù)報應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗將使您了解到: 1.掌握云上工程構(gòu)建方法; 2.掌握云上應(yīng)用的創(chuàng)建與部署;來自:百科
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●多種類型的容器部署 支持部署無狀態(tài)工作負(fù)載、有狀態(tài)工作負(fù)載、守護(hù)進(jìn)程集、普通任務(wù)、定時任務(wù)等。 ●應(yīng)用升級 支持替換升級、滾動升級(按比例、實例個數(shù)進(jìn)行滾動升級);支持升級回滾。 ●彈性伸縮 支持節(jié)點和工作負(fù)載的彈性伸縮。 圖2 工作負(fù)載 DevOps持續(xù)交付 應(yīng)用場景 當(dāng)前IT來自:專題
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掌握基于MXNet構(gòu)建 人臉識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.實驗準(zhǔn)備 2.案例配置信息填寫 3.導(dǎo)入基本工具庫 4.腳本入?yún)⒔馕?5.設(shè)置超參 6來自:百科
,并完成模型訓(xùn)練,在得到滿意的模型后,可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從 OBS 中選擇:如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓(xùn)練,可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上傳至OBS桶中,從OBS將模型導(dǎo)入至ModelArts中,創(chuàng)建為AI應(yīng)用,直接用于部署服務(wù)。來自:專題
本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。來自:百科
支持邏輯多租戶,通過權(quán)限隔離,對集群的計算、存儲、表格等資源按租戶劃分。 易運維 MRS 提供可視化大數(shù)據(jù)集群管理平臺,提高運維效率。并支持滾動補丁升級,可視化補丁發(fā)布信息,一鍵式補丁安裝,無需人工干預(yù),不停業(yè)務(wù),保障用戶集群長期穩(wěn)定。 高可靠 MRS服務(wù)支持全節(jié)點高可用,實時短信/郵件通知。來自:百科
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