vCPU * 分钟) 0.0033 元 内存 (GB * 分钟) 0.0008 元
极致弹性,快速应对流量浪涌 计算层弹性 规格升降配:采用容器虚拟化技术和共享的分布式块存储技术,使得数据库服务器的CPU、内存能够快速扩容。 增减节点:通过动态增减节点提升性能或节省成本。通过使用集群地址,可屏蔽底层的变化,应用对于增减节点无感知。 存储层弹性 按需分配,透明扩容,共享存储池利用率高。
比如:当图片比较亮的时候模型都能识别正确,但比较暗的时候模型就识别错了。这时就需要补充比较暗的图片作为训练数据 我的数据有限,如何优化效果? 先申请发布模型,并备注说明希望通过 云服务数据管理 功能,将实际调用云服务识别的图片加入训练集,不断迭代模型 实际调用服务时模型效果变差?
可以识别图片中有多个主体的场景 图像分割 对比物体检测,支持用多边形标注训练数据,模型可像素级识别目标。
所有模型及平台均可提供 容器化软件部署包 ,支持主流CPU/GPU环境及国产化系统,可一键部署至企业的本地物理机、本地虚拟机及云主机服务器等;支持单机部署、多机部署、集群部署等方式,选型灵活,安全可靠。
当前集群占用GPU的工作负载的内存使用量 CPU核数 当前集群占用GPU的工作负载的CPU核数
若希望任务仅使用CPU和内存资源,无需使用GPU资源,操作步骤如下: GPU卡型号保持为空,仅输入所需CPU和内存资源量。 5.1.2 单卡共享(不进行算力隔离,仅显存隔离) 当您指定GPU类型为共享GPU时,若希望任务只进行显存隔离,算力无需隔离,操作步骤如下: 选择 GPU 卡型号。 算力开关关闭。 输入所需 GPU 显存,范围为 [1~所选 GPU 卡显存大小]。
请求示例 更新资源配置 更新类型值为resource,表示更新虚机配置,包括CPU、内存、DNS、带宽、网卡、IP地址类型、数据盘。 仅修改带宽时不会导致虚机重启,其余情况默认均会导致虚机重启。
评估方式如下: 资源估算 CPU资源 CPU资源决定了向量数据库查询的QPS能力,以基于标准embedding的768维数据为例,单节点100万条数据的情况下,数据节点的CPU数量与查询QPS能力关系如下: CPU核数 = 预估QPS / 80 上述核数估计方式是经验公式,实际生产中一般需要通过压测方式评估最佳CPU核数选择。
se :表示search,根据模块名称查询安装包里是否包括某个模块,不区分大小写,如果没有指定名称则输出安装包里所有模块信息 cd origin/package/Install && python install.py se 您可以根据模型的数量适当调整cpu,内存,显存,存储等资源,下面以在单台服务器部署1个模型为例说明: 资源需求 节点 部署模块 单节点CPU 单节点内存 单节点显卡数