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ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶(hù)快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelA來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 主從式架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 主從式架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:24:42 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 主從式架構(gòu) 部署模式和主備機(jī)模式相似,備機(jī)(Backup)上升為從機(jī)(Slave),對(duì)外提供一定的數(shù)據(jù)服務(wù)。 通過(guò)讀寫(xiě)分離方式分散壓力:寫(xiě)入、修改來(lái)自:百科
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分布式消息中間件的作用 分布式消息中間件的作用 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。分布式消息中間件作用是為用戶(hù)應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。來(lái)自:專(zhuān)題分布式消息服務(wù)DMS 變更實(shí)例規(guī)格 分布式消息服務(wù)DMS 03:08 分布式消息服務(wù)DMS 刪除消費(fèi)組 分布式消息中間件精選推薦 分布式消息服務(wù)DMS 分布式消息隊(duì)列是什么 分布式消息服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 分布式消息服務(wù)有哪些 分布式緩存服務(wù)D CS 分布式緩存Redis 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存服務(wù)Redis的優(yōu)勢(shì)來(lái)自:專(zhuān)題
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云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換 數(shù)據(jù)庫(kù)中允許有些數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行隱式類(lèi)型轉(zhuǎn)換(賦值、函數(shù)調(diào)用的參數(shù)等),有些數(shù)據(jù)類(lèi)型間不允許進(jìn)行隱式數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換,可嘗試使用GaussDB提供的類(lèi)型轉(zhuǎn)換函數(shù),例如CAST進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型強(qiáng)轉(zhuǎn)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 常見(jiàn)的隱式類(lèi)型轉(zhuǎn)換,請(qǐng)參見(jiàn)下表 須知:Gau來(lái)自:專(zhuān)題
遷移過(guò)程應(yīng)該細(xì)化到每一步可執(zhí)行的步驟,有明確的開(kāi)始與結(jié)束確認(rèn)動(dòng)作。 數(shù)據(jù)驗(yàn)證 緩存數(shù)據(jù)的驗(yàn)證可以包括以下幾方面:各數(shù)據(jù)庫(kù)的key分布是否與原來(lái)或者遷移預(yù)期一致、關(guān)鍵key的檢查、key的過(guò)期時(shí)間檢查、實(shí)例是否能夠正常備份和恢復(fù)。 業(yè)務(wù)切換 當(dāng)緩存數(shù)據(jù)完成遷移,且驗(yàn)證無(wú)誤后,業(yè)務(wù)可以正式切換緩存數(shù)據(jù)的連接,恢復(fù)對(duì)外。來(lái)自:專(zhuān)題
雙副本的主備實(shí)例。分片數(shù)等于實(shí)例中主節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。 副本指緩存實(shí)例的節(jié)點(diǎn),包含主節(jié)點(diǎn)和備節(jié)點(diǎn)。單副本表示實(shí)例沒(méi)有備節(jié)點(diǎn),雙副本表示實(shí)例有備節(jié)點(diǎn)(一個(gè)主節(jié)點(diǎn),一個(gè)備節(jié)點(diǎn))。例如主備實(shí)例的副本數(shù)設(shè)置為3時(shí),表示該實(shí)例有1個(gè)主節(jié)點(diǎn),2個(gè)備節(jié)點(diǎn)。 分布式緩存服務(wù)更多基本概念。 分布式緩存服務(wù)推薦文檔來(lái)自:專(zhuān)題
使用新模板: 若用戶(hù)對(duì)擴(kuò)展的云服務(wù)器的規(guī)格有特殊的要求,可通過(guò)使用新模板創(chuàng)建伸縮配置,可按照用戶(hù)的需求配置新模板的規(guī)格參數(shù),使得伸縮組內(nèi)云服務(wù)器的規(guī)格均符合創(chuàng)建新模板的規(guī)格。 b.使用已有云服務(wù)器規(guī)格為模板: 用戶(hù)可以使用已有的 彈性云服務(wù)器 快速創(chuàng)建伸縮配置。此時(shí),伸縮配置中的云服務(wù)器類(lèi)型、v來(lái)自:百科
TIFF格式的圖片;支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn);圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間等。 查看詳情 文字識(shí)別 在線(xiàn)調(diào)試 文字識(shí)別 API Explorer 在線(xiàn)調(diào)試工具提供API的檢索、調(diào)試、代碼示例生成功能。同時(shí), 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 CloudIDE,可完成代碼的構(gòu)建、調(diào)試、來(lái)自:專(zhuān)題
如何提升應(yīng)用訪(fǎng)問(wèn)速度 華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(分布式緩存Redis),為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性擴(kuò)容、便捷管理的在線(xiàn)分布式緩存能力,提升數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)速度。 華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(分布式緩存Redis),為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性擴(kuò)容、便捷管理的在線(xiàn)分布式緩存能力,提升數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)速度。來(lái)自:專(zhuān)題
供細(xì)粒度的權(quán)限管理功能,幫助用戶(hù)便捷靈活地對(duì)租戶(hù)下的 IAM 用戶(hù)組設(shè)置不同的集群操作權(quán)限,結(jié)合權(quán)限策略和集群組設(shè)計(jì),可實(shí)現(xiàn)企業(yè)不同部門(mén)或項(xiàng)目之間的權(quán)限隔離。 了解詳情 分布式云原生UCS專(zhuān)題推薦 UCS是什么意思 華為云分布式云原生如何收費(fèi) 分布式云原生有哪些優(yōu)勢(shì) 分布式云原生入門(mén)指引來(lái)自:專(zhuān)題
NAT Gateway)兩個(gè)功能。 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)能夠?yàn)閂PC內(nèi)的彈性云服務(wù)器提供SNAT和DNAT功能,通過(guò)靈活簡(jiǎn)易的配置,即可輕松構(gòu)建VPC的公網(wǎng)出入口。 私網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)能夠?yàn)樘摂M私有云內(nèi)的云主機(jī)提供網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換服務(wù),使多個(gè)云主機(jī)可以共享私網(wǎng)IP訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)本地?cái)?shù)據(jù)中心(IDC)來(lái)自:百科
Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線(xiàn)模型,模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等,可以脫離設(shè)備完成模型的預(yù)處理。 另外,離線(xiàn)模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中,80%左右的問(wèn)題,集中在算子不支持。 1、新網(wǎng)絡(luò),其中算子未開(kāi)發(fā)或發(fā)布; 2、原框架自定義算子,需要在新框架重新適配開(kāi)發(fā);來(lái)自:百科
先購(gòu)買(mǎi)再使用,用戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)時(shí),系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)所選的套餐對(duì)用戶(hù)云賬戶(hù)中的金額進(jìn)行扣除。 計(jì)費(fèi)周期以UTC+8時(shí)區(qū)的時(shí)間為準(zhǔn)。計(jì)費(fèi)周期的起點(diǎn)是資源開(kāi)通的時(shí)間點(diǎn)(精確到秒),終點(diǎn)是指定使用時(shí)長(zhǎng)后的第一個(gè)00:00:00。 按需計(jì)費(fèi) 先使用后扣款,后臺(tái)會(huì)依據(jù)用戶(hù)在區(qū)間時(shí)間段內(nèi)使用時(shí)長(zhǎng),對(duì)用戶(hù)云賬戶(hù)中的金額進(jìn)行扣除。 以來(lái)自:專(zhuān)題
通過(guò)Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延,同時(shí)結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強(qiáng)一致與輕量化事務(wù)快照,將單節(jié)點(diǎn)和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并來(lái)自:專(zhuān)題
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