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- tensorflow meta 內(nèi)容精選 換一換
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pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard list metadata. More info: https://git.k8s來自：百科pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard list metadata. More info: https://git.k8s來自：百科
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pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard object's metadata. 表5 io.k8s.api.rbac.v1來自：百科功能，均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自：百科
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Client首先連接ZooKeeper獲得“hbase:meta”表所在的RegionServer的信息(涉及namespace級別修改的，比如創(chuàng)建表、刪除表需要訪問HMaster更新meta信息)。 2. HBase Client連接到包含對應(yīng)的“hbase:meta”表的Region所在的Regio來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object 否 Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard list metadata. More info: https://git.k8s來自：百科![]()
從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征提取，模型訓(xùn)練，到上線發(fā)布，提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境，提升模型開發(fā)效率；支持各種主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理驗(yàn)證 提供模型云端運(yùn)行框架環(huán)境，用戶可以在線驗(yàn)證模型推理效果，無須從零準(zhǔn)備計(jì)算資源、搭建推理框架，來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科![]()
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pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object Standard object metadata; More info: https://git來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object Standard object's metadata. roleRef io.k8s.api來自：百科![]()
k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.LabelSelector 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 matchExpressions Array of io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.LabelSelectorRequirement來自：百科![]()
Integer 冷卻時(shí)間，單位秒。 create_time String 創(chuàng)建伸縮策略時(shí)間，遵循UTC時(shí)間。 meta_data meta_data object 附加信息。詳情請見表 meta_data字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明。 description String 伸縮策略描述。 表4 sche來自：百科![]()
signal to the containers in the pod. After that 30 seconds, the Kubelet will send a hard termination signal (SIGKILL) to the container and after cleanup來自：百科![]()
pi-conventions.md#types-kinds metadata io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ListMeta object Standard list metadata. More info: https://git.k8s來自：百科![]()
-conventions.md#types-kinds metadata 否 io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科![]()
設(shè)備。 云側(cè)平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無縫對接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科![]()
模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自：百科![]()
-conventions.md#types-kinds metadata 否 io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.ObjectMeta object Standard object's metadata. More info: https://git來自：百科
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