在边缘计算场景下,要求边缘框架具有一定的自治能力,其中也包括对于端侧消息流具有一定的处理能力,可以实现消息的本地过滤、统计,再上传云端。边缘规则引擎可以实现端侧的消息路由能力,您可以设置边缘消息规则,控制本地消息在边缘计算节点中的流转,从而实现数据的安全可控。
批量查询监控数据接口V2 接口描述 可获取多实例、多指标、多统计数据的接口,可获取云产品监控数据、站点监控数据或您推送的自定义监控数据。 接口限制 一个实例的任意一个指标一次返回的数据点数目不能超过1440个。 一次请求最多支持查询100个实例。
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JSON格式组织的响应数据体 API版本号 参数 类型 参数位置 描述 是否必须 version String URL参数 API版本号,当前 API 版本v1。
arm64) 比特大陆SE5 华为昇腾310 百度昆仑 寒武纪思元270 标签 :KV键值对,可选 认证方式 :默认为 证书认证 2、边缘侧安装 2.1 边缘节点环境准备 BIE边缘计算框架依赖k3s/k8s环境,考虑到边缘节点资源限制,推荐使用k3s,它是面向边缘计算设计的轻量级k8s,并保留了k8s的核心特性。
GiB/7.59 GiB 显存、内存共享8GiB容量,此处3.64GiB实际是显存+内存 GPU GPU使用率 47.94% 云端计算值,实际使用内存/内存容量
二层网关 LTGW 二层网关 LTGW只包含隧道监控(VxlanTunnel)1种监控对象类型,隧道监控包含的监控指标列表如下: 隧道监控(VxlanTunnel) 指标英文名称(Metric name) 指标中文名称 单位 维度 备注 InBps 入向带宽 bps CecId,VxlanTunnelId InPps 入向包速率 pps CecId,VxlanTunnelId OutBps 出向带宽
NVIDIA GPU资源监控 前言 本文介绍百度智能边缘BIE如何纳管使用NVIDIA GPU的边缘节点,并实现对NVIDIA GPU的资源监控。此处提到的 使用NVIDIA GPU的边缘节点 ,一般特指使用了NVIDIA GPU AI加速卡的x86架构的GPU服务器,GPU AI加速卡可以是NVIDIA T4/P4/V100/A100/3090等。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了,为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练? 大模型开发 / 互助问答 文心大模型 SFT P-tuning 2023.08.28 3955 看过 这几个方式会有什么差别么?实在是训练方法太多,不知道如何选择了 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费!
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了,为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练? 大模型开发 / 互助问答 文心大模型 SFT P-tuning 2023.08.28 3956 看过 这几个方式会有什么差别么?实在是训练方法太多,不知道如何选择了 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费!