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為什么選擇華為云云容器引擎 CCE 簡單易用 一鍵創(chuàng)建容器集群，一站式部署和運維容器應(yīng)用，無需再自行搭建容器運行環(huán)境，真正實現(xiàn)開箱即用 混合部署 支持虛擬機與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模型提供全方位、多場景、安全穩(wěn)定的容器運行環(huán)境 安全可靠來自：專題![]()
模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等來自：百科![]()
來自：百科![]()
自動學習生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自動學習生成的模型支持如下操作： • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動學習頁面中，僅支持部署為在線服務(wù)，如需部署為批量服務(wù)或邊緣服務(wù)，可在“AI應(yīng)用管理> AI應(yīng)用 ”頁面中直接部署。 • 支持發(fā)布至市場 將產(chǎn)生的模型發(fā)布至AI Gallery，共享給其他用戶。來自：專題![]()
在ModelArts服務(wù)中，AI應(yīng)用部署成在線服務(wù)后，用戶可以獲取API接口用于訪問推理。 https://域名/版本/infer/服務(wù)ID 自定義鏡像導(dǎo)入模型部署上線調(diào)用API報錯 ModelArts部署上線調(diào)用API報錯，排查項如下： 1、確認配置文件模型的接口定義中有沒有POST方法。來自：專題![]()
用。 幫助文檔 配置文件示例代碼 • 目標檢測模型配置文件示例 請參見ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的目標檢測模型配置文件示例。 • 圖像分類模型配置文件示例 請參見ModelArts官網(wǎng)文檔，模型配置文件編寫說明章節(jié)中的圖像分類模型配置文件示例。 • 預(yù)測分析模型配置文件示例來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Discuz 使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Discuz 時間：2020-12-02 11:04:10 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，部署Discuz!項目，并進行初步的安裝測試。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 Discuz來自：百科![]()
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方式，完成配置后點擊run即可完成部署操作。 部署成功后彈出：“Success to deploy for ECS！”，登錄遠程ECS，可以看到我們已經(jīng)將本地應(yīng)用成功部署到服務(wù)器（配合Coomand before/after可以直接在部署運行一個應(yīng)用）。 整體部署配置的過程只需要來自：百科![]()
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像，用于部署推理服務(wù)。 詳情信息請參見ModelArts官網(wǎng)文檔推理基礎(chǔ)鏡像列表。 使用自定義鏡像創(chuàng)建在線服務(wù)，如何修改默認端口？ 當模型配置文件中定義了具體的端口號，例如：8443，創(chuàng)建AI應(yīng)用沒有配置端口（默認端口號為8080），或者配置了其他端口號，均會導(dǎo)致服務(wù)部署失敗。您來自：專題![]()
云服務(wù)器和VPS的區(qū)別 云服務(wù)器和VPS的區(qū)別 彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、內(nèi)存、操作系統(tǒng)、云硬盤組成的基礎(chǔ)的計算組件。彈性云服務(wù)器創(chuàng)建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣，在云上使用彈性云服務(wù)器。 彈性云服務(wù)器（Elastic來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 在鯤鵬BMS上進行WRF部署與性能優(yōu)化 時間：2020-12-02 09:48:24 本實驗指導(dǎo)用戶通過配置編譯器等應(yīng)用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化，提升WRF運行性能。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗通過操作編譯器、MPI、數(shù)學來自：百科![]()
基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 時間：2020-12-01 14:27:55 本次實驗將搭建一套基本功能完整的容器自動化部署K8S系統(tǒng)，配置Docker鏡像庫，初始化各節(jié)點配置，實現(xiàn)具有nginx服務(wù)的容器服務(wù)部署，并進行驗證。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
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