因此,任务和转码的目标是一一对应的,也就是说如果用户需要将一个原始多媒体文件转换成三种目标规格,比如从AVI格式转码成FLV/MP4/HLS格式,那么用户将会需要创建三个任务。 任务接口的各参数含义和取值方法参考 Job Transcoding API 。
资源队列名称 jobFramework string 否 pytorch 任务框架,pytorch/mpi priority string 否 normal 调度优先级,支持高(high)、中(normal)、低(low),默认值:normal scriptFile string 否 - 脚本文件的路径,以文件方式指定训练任务的入口命令 command 和 scriptFile 参数二选一 command
步骤二:节点与队列 1.系统自动生成默认队列dafaultQueue,您可按需增加其他队列 2.支持开启和关闭“队列自动伸缩” 步骤三:文件存储 1./home集群挂载目录必填 2.
黑边检测 :只需设置节点名称和通知即可; 媒体信息提取 :只需设置节点名称和通知即可; 智能审核 :选择审核模板和通知即可; 源文件发布 :选择输出bucket即可; 发布 :可设置整体工作流处理完成的消息通知,选择是否处理完成后保留源文件,若设置了智能审核,可设置自动封禁的条件。
网络性能与计算规格相关,规格越高,性能越强 适用场景 各种类型和规模的企业级应用 数据分析和计算 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 在线推理、机器学习 高网络收发包场景 仅支持变配至g7、c7、m7实例规格 暂不支持Windows镜像 实例规格 实例规格 vCPU 内存 内网带宽基础/突发 网络收发包PPS 连接数 弹性网卡数 队列数 单网卡私有IPv4地址数 单网卡私有IPv6地址数 云磁盘个数(
虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于 :虚引用必须和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时,如果发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存之前,把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用,来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。
部署 TensorFlow Serving 推理服务 本文介绍如何部署 TensorFlow Serving 推理服务,并指定队列、GPU资源。 前提条件 您已成功安装 CCE GPU Manager 和 CCE AI Job Scheduler 组件,否则云原生 AI 功能将无法使用。
Cursors 实例Cursor使用情况,包括: OpenCursorsCount:cursor当前打开数量 TimedoutCursorsCount:最近1分钟cursor超时数量 GlobalLock 实例当前等待全局锁的队列长度,包括: CurrentQueueReaders:全局读锁的等待队列长度 CurrentQueueWriters:全局写锁的等待队列长度 ActiveReaders:
节点可按照使用用途细分为登录节点、管控节点和计算节点。 队列 队列是计算节点的组织单元,通常一个队列会配置相同的计算节点规格来处理同一种计算作业。 调度器 调度器是集群用来调度计算节点的系统,使用户无需为作业配置特定的计算资源,而只需要声明作业所需要的资源规格并提交给调度器即可自动为作业分配可获取的计算资源。
选择“产品服务>对象存储BOS”,新建两个Bucket为创建队列做准备。 视频转码任务的输入输出均须采用BOS Bucket,您至少需要拥有一个BOS Bucket才能使用相关功能。建议您准备两个BOS Bucket分别用于视频输入与视频输出。 创建队列 。 输入/输出Bucket分别选择步骤3创建的BOS Bucket。 创建转码任务 。 “队列”选择步骤4创建的队列。