- 控制框架 內(nèi)容精選 換一換
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中心,支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù),支持中心推理和邊緣推理,并且支持對(duì)推理服務(wù)進(jìn)行全生命周期管理。鏡像中心支持對(duì)鏡像進(jìn)行合理有效地管理,包括上傳、下載、版本控制及權(quán)限控制等。運(yùn)維中心提供可視化資源健康監(jiān)測(cè)、自定義告來(lái)自:專(zhuān)題,方便AI、大數(shù)據(jù)、基因、渲染等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入,提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎,高性能異構(gòu)芯片管理,高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 應(yīng)用場(chǎng)景1:多類(lèi)型作業(yè)混合部署 隨著各行各業(yè)的發(fā)展,涌現(xiàn)出越來(lái)越多的領(lǐng)域框架來(lái)支持業(yè)務(wù)的發(fā)展,這些框架都在相應(yīng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域有著不可替代的作用,例如Spa來(lái)自:專(zhuān)題
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來(lái)自:專(zhuān)題5- 10 倍。 池化預(yù)熱、彈性調(diào)度:通過(guò)資源池化預(yù)熱、分層預(yù)加載與彈性水位控制,實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí) (< 10 ms) 彈性。 智能預(yù)熱:以智能、分層資源預(yù)熱實(shí)現(xiàn)負(fù)載感知,自適應(yīng)池化水位控制;采用負(fù)載、資源壓力預(yù)測(cè)框架,實(shí)現(xiàn)良好擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、以及工程師經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則注入。 預(yù)留實(shí)例智能推薦來(lái)自:百科
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開(kāi)發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進(jìn)行推理代碼開(kāi)發(fā),完成后可以打包為RPM包或鏡像,即可通過(guò) HiLens平臺(tái) 將算法在線部署到已注冊(cè)的設(shè)備上運(yùn)行。 建議搭配使用 ModelArts 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ModelBox開(kāi)發(fā)框架 ModelBox ModelBox為端邊云統(tǒng)一AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架,目的是讓模來(lái)自:專(zhuān)題些優(yōu)化方式,將耗時(shí)進(jìn)一步壓縮至毫秒級(jí); 服務(wù)側(cè)時(shí)間: 主要包含應(yīng)用框架啟動(dòng)(如構(gòu)建Spring ApplicationContext)、業(yè)務(wù)初始化(如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)初始化)等動(dòng)作,此階段耗時(shí)一般較長(zhǎng)。在本例中,應(yīng)用框架啟動(dòng)耗時(shí)占比約30%,業(yè)務(wù)初始化占比約65%。由此推斷,該階段執(zhí)行的動(dòng)作是Java應(yīng)用啟動(dòng)慢的核心所在。來(lái)自:百科
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