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作。 完成一個(gè)模型的計(jì)算需要循環(huán)遍歷離線模型中的所有算子,并刷新任務(wù)信息后,離線模型執(zhí)行器會調(diào)用運(yùn)行管理器接口下發(fā)任務(wù)給任務(wù)調(diào)度器,最后由離線模型執(zhí)行器返回加載結(jié)束信息給AI模型管家,再由流程編排器設(shè)置輸出結(jié)果的回調(diào)函數(shù)獲取執(zhí)行完成后的結(jié)果。至此為止,離線執(zhí)行器完成了離線模型的加來自:百科
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云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的來自:百科中所有的任務(wù)都將會在這個(gè)被選中的設(shè)備上執(zhí)行。若執(zhí)行過程中需要向其他設(shè)備派發(fā)任務(wù),則需要再調(diào)用一次設(shè)備接口進(jìn)行設(shè)備選中。 2、執(zhí)行流接口提供執(zhí)行流的創(chuàng)建、釋放、優(yōu)先級定義、回調(diào)函數(shù)設(shè)置、對事件的依賴定義和同步等,這些功能關(guān)系到執(zhí)行流內(nèi)部的任務(wù)執(zhí)行,同時(shí)單個(gè)執(zhí)行流內(nèi)部的任務(wù)必須按順序執(zhí)行。來自:百科
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GaussDB 性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制(當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持)、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知: 性能調(diào)優(yōu)過程有時(shí)候需要重來自:專題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。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載來自:專題批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)同步任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)災(zāi)備任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:遷移任務(wù)創(chuàng)建流程 查詢回放進(jìn)度:查詢回放進(jìn)度 ROMA數(shù)據(jù)集成:任務(wù)監(jiān)控日志查詢 批量操作指定ID任務(wù):響應(yīng)參數(shù) API概覽 異步推理:使用模型訓(xùn)練服務(wù)模型包進(jìn)行異步推理來自:百科
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