GPU资源调度-显存隔离 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
3 操作指南 3.1 显存隔离插件安装 进入节点详情页面，找到AI加速卡，如下图所示： 点击【配置】弹出对话框，包括有安装和卸载GPU共享的命令，将命令复制并在设备上执行。以安装GPU共享为例，先复制对话框中的应用安装命令： 在设备上执行该命令，会要求用户选择有GPU加速卡的Kubernetes节点，并给相应节点添加标签。当前节点只有一个，输入提示的节点名即可。
[AI行业案例]-用“AI”筑牢校园疫情防控安全线
使用产品 健康码识别 通信行程卡识别 核酸证明识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 用“AI”筑牢校园疫情防控安全线 价值成果 应用OCR防疫场景文字识别，临沂杭头小学的师生、家长仅需在“一证两码”小程序上传健康码、行程卡和核酸证明截图，即可自动核验健康状态，快速完成防疫报备。改变过去由校方人工审核截图、手动统计信息的情况，审批时长缩短至1小时内，显著释放教师人力。
正式落地！百度智能云双模式调度方案创造算力最大值！ 千帆社区
该模式支持多任务共享单张昆仑芯显卡，提供1/4卡（24GB显存）、1/2卡（48GB显存）两种切分规格。实际使用中，用户仅需声明所需显存，系统便会自动向上匹配最优切分规格——如申请20GB显存时，系统自动分配24GB规格，无需用户手动换算，大幅降低操作成本。 同时，为避免实例间干扰，方案引入「同规格共享」机制—— 同一物理卡仅允许相同规格的虚拟实例共享 ，进一步简化了资源隔离与管理复杂度。
硬件配置及推荐 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
保定 目前私有化部署服务器适配苏州/保定地区 架构 异构计算GPU／FPGA／百度昆仑 - GPU计算型 实例规格：bcc.lgn1.c6m24.1p4（第10个） 显卡数量根据需求选择即可 操作系统 CentOS 7.6X86_64(64bit) CentOS 7以上均可 系统盘 500GB - 带宽需求 根据实际需求进行计算 - 100W以上人脸库配置 百度推荐GPU服务器可参考 这里 关键信息
边缘计算节点 BEC - 云监控BCM | 百度智能云文档
最大gpu使用率的gpu编号 InstanceId GpuMaxMemoryUtilizationIndex 最大内存使用率的gpu编号 InstanceId CpuLoadAvg15 最近15分钟服务器CPU负载 % InstanceId CpuLoadAvg1 最近1分钟服务器CPU负载 % InstanceId CpuLoadAvg5 最近5分钟服务器CPU负载 % InstanceId GpuMaxEccErrorsIndex
高性能应用服务 HPAS - 云监控BCM | 百度智能云文档
CpuLoadAvg1 最近1分钟服务器负载 个 InstanceId 仅Linux CpuLoadAvg5 最近5分钟服务器负载 个 InstanceId 仅Linux CpuLoadAvg15 最近15分钟服务器负载 个 InstanceId 仅Linux CpuXIdlePercent 单核cpu空闲率 % InstanceId 仅windows CpuXProcessorPercent 单核
零门槛AI开发平台EASYDL价格详情
SDK与本地服务器API在适配硬件上的评测信息已上线，点击查看性能对比：图像分类、物体检测 本地服务器部署的授权粒度为每个模型每年每台设备，例如购买了2个模型3年在1台设备的授权，价格为2（个模型）x3（年）x1（台）x10000元=60000元。
使用限制 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
对于 大型边缘服务器 ，可以使用k8s，也可以使用k3s。 对于kubernetes环境的版本依赖要求如下： k3s：使用 v1.18.4+k3s1 及以上版本 k8s：使用 1.18.4 及以上版本。 容器运行时要求 容器运行时可以是docker，也可以是containerd。
部署模型SDK至Intel Movidius设备 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
然后授予run.sh可执行权限，命令如下 Shell 复制 1 chmod 755 run.sh 最后在本地执行测试 Shell 复制 1 # 必须要管理员权限，否则识别不到加速卡 2 sudo ./run.sh /xx/xx/xx/x86_64/RES { 测试SN号 } 0.0 .0.0 24401 正常情况下，打开浏览器，输入： http://[ip]:24401 ，即可看到测试界面。
[AI行业案例]-基于人脸识别的智慧酒店方案
这样用AI来取代人力，管理身份核实和实体门卡的权限，一方面大幅提升了核验的准确性及安全性，另一方面降低了门卡丢失造成的风险与不便。 案例故事 核心诉求 在酒店领域，从入住到离店，各个服务场景里客人身份的统一识别是个难题。各场景通过不同的方式（有纸质凭证、身份证、IC房卡等多种媒介）来识别客人，导致酒店内部各系统独立、复杂、数据不统一，体验也繁琐。
