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。 3、訓(xùn)練任務(wù)快速部署:客戶進行AI強化學(xué)習(xí)時,需要短時間(10mins)拉起上萬核CPU,對動態(tài)擴容能力要求較高。 競享實例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競享實例提供CPU資源。得益于競享實例的快速擴容與成本優(yōu)勢,引擎可以短時間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時執(zhí)行更多的策略,縮來自:專題云容器引擎CCE應(yīng)用場景 云容器引擎CCE應(yīng)用場景 華為云云容器引擎 CCE 華為云云容器引擎 CCE 云容器引擎(Cloud Container Engine)提供高可靠高性能的企業(yè)級容器應(yīng)用管理服務(wù),支持Kubernetes社區(qū)原生應(yīng)用和工具,簡化云上自動化容器運行環(huán)境搭建,面向云原生2來自:專題
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例上,安裝Tesseract,并部署項目進行測試。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 Tesseract (是 OCR 中的一種實現(xiàn)方式)是一個光學(xué)字符識別引擎,支持多種操作系統(tǒng)。本實驗將在華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 CentOS系統(tǒng)的實例上,安裝Tesseract;體驗通過源碼在鯤鵬云服務(wù)器上安裝軟件來自:百科、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達業(yè)務(wù)邏輯,簡便快捷實現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計算特性:用戶可通過交互式會話(session)和批處理(batch)方式提交計算任務(wù),在全托管Spark隊列上進行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖 探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake來自:百科華為云計算 云知識 實時流計算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實時流計算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時間:2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實時流計算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場景描述:來自:百科隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越重要。其中,Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來自:百科
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