CPU 常见CPU Cache读写错误等场景 仅打印事件 内存 常见的不可恢复的ECC故障等场景 1.更新 Node Condition, MemoryUnhealthy:True 2.打印节点事件 3.自动隔离故障节点 可以恢复的ECC错误风暴、可隔离的故障场景 仅打印节点事件 内核 内核 内核死锁,内核crash等场景 1.更新 Node Condition, KernelDeadlock:True
TLS CN RSA4096 SHA256 2022 CA1 DigiCert Global Root CA DigiCert Global Root G2 SecureSite SecureSite (OV) SSL DigiCert Secure Site ECC CN CA G3 DigiCert Secure Site OV G3 TLS CN ECC P-384 SHA384 2022 CA1
内存故障 RepairDIMMUE Critical 您的实例${InstanceName}内存故障,请您及时授权维修。 内存ECC错误 RepairUncorrectableECC Critical 您的实例${InstanceName}内存ECC错误,请您及时授权维修。
产品详情 > 产品首购专享 规格 2核8G 2核8G 4核16G 8核32G 16核64G 系统盘 40G 带宽 1M 1M 2M 5M 10M 时长 1年 1个月 3个月 6个月 1年 推广申请 云服务器内存型 m4 云服务器内存型 m4 企业级实例,高内存占比,CPU内存配比1:8,适用于高性能数据库、内存数据库、数据分析与挖掘、分布式内存缓存。
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 python代码编辑窗口 是 编写python代码,自定义评估组件 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 第1个输入列列名,默认加载全部列 否 只加载选择的列,减少内存占用 无 第2个输入列列名,默认加载全部列 否 只加载选择的列,减少内存占用 无 第3个输入列列名,默认加载全部列 否 只加载选择的列,减少内存占用 无 第4个输入列列名,默认加载全部列
常见问题 问题1:我应该采集多少数据? 如果是为了体验模型训练和使用的流程,每个类别准备20张即可开始训练。如果需要保证模型效果,模型将投入业务中使用,建议每个类别准备300-500张图片,且覆盖光照和角度都比较全面,从而保证模型的泛化性。 问题2:我有些标签数据量很少,会不会影响模型效果?如果影响,我应该怎么办? 某类标签的数据量相比其他标签的量较少,会影响模型对此类标签的识别准确率。
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。
关于相关配置信息的解释,请参看下表: 项目 描述 选取实例 选取专属实例所在的专属服务器,即在哪一台专属服务器上创建专属实例。 CPU 配置专属实例的CPU资源。 内存 配置专属实例的内存资源。 镜像类型 请根据需求选择公共镜像、自定义镜像和服务集成镜像以及相对应的操作系统。如果您是第一次使用DCC服务但曾经使用BCC生成过自定义镜像,则同样可以选择通过BCC生成的自定义镜像。
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。