满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 高性能硬件与模型深度适配,多种方案可选。可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。
满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 高性能硬件与模型深度适配,多种方案可选。可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。
BOS如何挂到linux服务器上? BOS挂载到linux系统的BCC服务器上可以通过BOSFS实现(windos系统暂不支持挂载)。 BOSFS 用于实现将远程BOS服务挂载到本地文件系统中,实现类似于网络文件系统的功能,目的是便于用户使用系统命令或者标准的POSIX接口访问BOS上的文件,就像使用本地磁盘一样方便。如果在配置过程中遇到任何问题,建议提交 工单 处理。
PPOSv1.2后版本无需此操作) sudo resize2fs /dev/mmcblk0p16 Samba文件共享 Samba是SMB协议的一种实现方法,主要用来实现Linux系统的文件共享和打印服务。Linux用户通过配置Samba服务器可以实现与mac/windows用户的资源共享。
主数据库 服务器二中新建idl-face用户,查看是否有/home/idl-face/目录,如果没有则新建/home/idl-face/目录 useradd idl-face mkdir -p /home/idl-face/ 下载主数据库部署包到服务器中/home/idl-face/目录并解压 wget -O databus5535.tar.gz http://face-package.bj.bcebos.com
点击 训练 ,选择上述导入的数据集 训练配置选择如下: 部署方式: EasyEdge本地部署 选择设备:可以服务器、通用小型设备、专项适配硬件全部都做一次训练 选择算法:通用算法,精度使用默认即可 训练环境:可以使用免费的GPU T4算力,免费算力训练时间比较长,可能超过3个小时,需要耐心等待。
设置收集器启动参数 概述 为避免收集器过度消耗服务器的资源,影响其他服务的正常运行,日志服务对收集器性能做了限制。当您需要提高收集器采集性能时,可调整允许收集器使用的CPU核数阈值。本文介绍如何在主机和k8s环境下设置收集器启动参数。 设置场景 遇到以下场景时,可修改采集器的资源配置。 日志数据流量大,导致采集器CPU占用率高。 查询日志时,发现存在采集延迟。 主机环境下设置启动参数 1.
预编译版本部署 操作系统要求 :服务器环境需使用常见Linux发行版,保障部署流畅建议使用CentOS 7.X,并且保障和Palo集群能够网络互通 组件依赖 : JDK 1.8 第一步:配置Java环境 Java1.8及环境变量配置为Studio部署的前置条件。本节将说明如何检查Java版本和配置环境变量。 1.
环境准备 操作系统 版本:Linux系统,具体Linux发行版不限,最好为市面上当前主流的Linux版本。 Mysql 确认您要恢复的MySQL版本,并安装对应的社区版MySQL实例,不要求您准备的版本与公有云上原实例的版本号完全一致,但至少前两位版本号一致(5.5,5.6,5.7,8.0)。 规划MySQL数据文件路径:datadir。
这个是官方推荐的安装方式,方便快捷,但不幸的是,百度智能云 Windows Server 不支持二次虚拟化,Windows 上需要虚拟 Linux 环境才能安装 Docker。如果您使用的是 Linux 环境,可以通过 Docker 安装,本教程不使用这种。 使用 pip 安装。