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- 深度學(xué)習(xí) 模型參數(shù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)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(shí)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、部來自：百科GaussDb數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB 的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件來自：專題
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術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局限性、AI算法開發(fā)門檻高等難題，提來自：百科![]()
AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟來自：專題![]()
數(shù)據(jù)量：3000wh 壓測時(shí)長：30min（預(yù)熱5min） 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性，使用時(shí)請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）來自：專題![]()
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ModelArts自動(dòng)停止：拯救健忘星人，忘關(guān)服務(wù)也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 ModelArts使用自定義鏡像快速遷移上云-這2種功能，你了解哪些? 相關(guān)推薦 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)與ModelArts PRO的區(qū)別 AI Gallery簡介:資產(chǎn)介紹來自：百科![]()
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量看護(hù)解決方案。即通過主動(dòng)持續(xù)激勵(lì)，對現(xiàn)網(wǎng)服務(wù)進(jìn)行勘測；主動(dòng)發(fā)起故障注入、壓測等，結(jié)合指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和態(tài)勢感知、智能診斷等能力，對應(yīng)用進(jìn)行調(diào)優(yōu)，先于用戶發(fā)現(xiàn)問題并攔截故障，看護(hù)產(chǎn)品質(zhì)量。 華為云PaaS服務(wù)測試域產(chǎn)品總監(jiān) CodeArts初心不變，煥發(fā)新彩 本次論壇，CodeAr來自：百科![]()
現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟來自：專題![]()
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線后，當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí)，操作窗口時(shí)間需向管理部門提出申請，經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 調(diào)優(yōu)流程及調(diào)優(yōu)各階段說明如下： 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源使用情況，確認(rèn)這些資源是否已被充分利用，是否存在瓶頸點(diǎn)。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)來自：專題![]()
志的詳細(xì)信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實(shí)時(shí)日志等功能。 高斯數(shù)據(jù)庫下載-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
分為4個(gè)層次和一個(gè)輔助工具鏈。4個(gè)層次分別為L3應(yīng)用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計(jì)算資源層。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測、應(yīng)用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應(yīng)用使能層 L3應(yīng)用使能層是應(yīng)用級封裝，主要是面向特定的應(yīng)用領(lǐng)域，提供不同的處理算來自：百科![]()
面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含： 開發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動(dòng)學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)、自動(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型來自：專題![]()
云知識 DRS使用中的參數(shù)遷移 DRS使用中的參數(shù)遷移 時(shí)間：2021-05-31 17:03:37 數(shù)據(jù)庫 DRS使用中，參數(shù)遷移包括常規(guī)參數(shù)和性能參數(shù)。 常規(guī)參數(shù)大部分參數(shù)不遷移，并不會(huì)導(dǎo)致遷移失敗，但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務(wù)的運(yùn)行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移，讓 數(shù)據(jù)庫遷移 后，業(yè)務(wù)和應(yīng)用更平滑，更無憂。來自：百科
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