使用流程 第一步(必选) :新建 v1.18 或以上版本的集群,添加带有 GPU 设备的节点; 第二步(必选) :安装云原生AI组件,详情请见 组件概述 ; 第三步(可选) :为 GPU 节点开启显存共享; 第四步(必选) :新建队列,指定资源配额和关联用户,详情请见 新建队列 ; 第五步(必选) :新建任务,提交 AI 训练任务,详情请见 新建任务 。
volcano_queue_capacity_spec Volcano队列的容量规格 volcano_queue_deserved Volcano队列预留的资源 volcano_queue_deserved_spec Volcano队列预留资源的规格 volcano_queue_guarantee_spec Volcano队列保障资源的规格 volcano_queue_state Volcano队列的状态
前提条件 您已成功安装CCE AI Job Scheduler和CCE Deep Learning Frameworks Operator组件,否则云原生AI功能将无法使用。 若您是子用户,队列关联的用户中有您才能使用该队列新建任务。 安装组件CCE Deep Learning Frameworks Operator时,系统安装了TensorFlow深度学习框架。
Tcp input plugin udp 在网络上通过UDP,将消息作为事件读取。 Udp input plugin 更多input插件可参考 Logstash官网 。 编码插件codec 常用编码插件: 插件名称 说明 详细信息 json 解码(通过输入)和编码(通过输出)完整的JSON消息。 Json codec plugin json_lines 解码以新行分隔的JSON流。
send_music_queue ( URL_TTS , url ) ; // 类型为tts,用于区分可暂停的媒资和不可暂停的tts回复,如果使用URL_MUSIC,则会覆盖掉之前备份的媒资 action_done_callback: send_music_queue ( MUSIC_CTL_CONTINUE , NULL ) ; // 在当前请求的数个tts都加入播放队列后,发送恢复指令,将暂停的媒资数据也加入到播放队列
导出为Parquet格式 要将任何表或查询结果导出到Parquet文件,可以使用以下 INTO OUTFILE 句子: SELECT * FROM sometable INTO OUTFILE 'export.parquet' FORMAT Parquet ClickHouse和Parquet数据类型 ClickHouse 和 Parquet 数据类型大部分相同,但仍有一点不同。
注意 Python 客户端的实现差异 Python 客户端支持使用事务命令 MULTI、EXEC 来模拟 Pipeline,这种方式下,一批命令会被放在在 multi 和 exec 中,这种方式可以保证 pipeline 中命令被原子性地执行。但如果仅仅是为了提升吞吐量,不推荐使用这种方式。 conn = redis .
任务队列已满,请等待队列中的任务完成或者创建一个新的队列。 400 InvalidBucket You have no access to bucket: {bucket name}. Please confirm your bucket name or the existence of the bucket. 用户指定的Bucket无法访问,请确认Bucket的拼写或确认Bucket是否存在。
clientToken} HTTP/1.1 Host: privatezone.baidubce.com Authorization: authorization string { "rr":"www", "value":"127.0.0.1", "type":"A", "ttl
音视频转码 操作者 事件类型 事件名称 事件说明 资源类型 资源名称 主账号/子用户 Console PostPipeline 创建队列 Pipeline 队列 主账号/子用户 Console DeletePipeline 删除指定队列 Pipeline 队列 主账号/子用户 Console PostTranscoding 创建视频转码任务 TranscodingJob 转码任务 主账号/子用户 Console