常见问题 Q:LCC能否支持高性能计算网络(HPC公有云实例)及容器(CCE)? 若用户仅出于资源隔离、数据安全的考虑使用LCC,可以以LCC-Native形式满足高性能计算网络(RoCEv2协议)和容器的支持。很多主推行业的客户对LCC-Native的专属部署方式也较认可。 Q:客户通过LCC租用机器的话,机器所有权归谁?能不能租用到最后买断机器,获得机器所有权?
LCN 目前LCN涉及配置较多,而且根据用户实际项目需求会有不同计算逻辑,建议您同您的客户经理联系以获取更多信息;下面简单列出有关于常见LCN的标准定价,仅供参考。 需求类型 说明 对应LCN类型 参考规格 规格能力 IaaS计算服务 包括在LCC及LCC-Native方案使用的计算产品,对应通用或GPU服务器,提供BCC、BBC等实例底层资源支撑。
强化学习训练加速 简介 AIAK-RLHF是基于百舸异构计算平台面向大模型强化学习训练场景提供的最佳实践解决方案配套 AI 加速工具,帮助模型开发者高效完成大规模深度学习分布式训练,提升训练效率,在开源代码基础上,对ppo训练流程通过全混部方式进行加速。
AIAK-training加速镜像V1.2.3.0版本: registry.baidubce.com/cce-ai-native/aiak-megatron:ubuntu20.04-cu11.8-torch1.14.0-py38_v1.2.3.0_release # NVIDIA A800机型适用 registry.baidubce.com/cce-ai-native/aiak-megatron:ubuntu22.04
如果您暂时没有使用LCC的环境,但是对数据的合规性有很高要求,那么您也可以参考 LCC-Native 页面内容,选择LCC-Native形态进行交付。 一、机柜参数 如果您选择使用LCC产品,请确认提供的部署地点是否能够满足如下LCR物理尺寸的安装与部署、运维。
使用方法 镜像源版本 [someone@host]docker pull registry.baidubce.com/cce-ai-native/aiak-megatron:0612 使用方法 使用镜像启动docker,准备推理测试环境: # 使用镜像启动容器,并挂载模型CKPT目录 [someone@host]docker run -itd --name inference-test -v /path
COLLECTION_PARAM 用于指定collection名,sk_prompt中的recall 是 TextMemorySkill 中的一个NativeFunction。
运用文生图及网页内容总结工具 使用文生图工具生成遥感影像图,结合网页内容总结功能,为用户提供更直观、易懂的解答。 4. 利用WebPilot进行资源整合 通过WebPilot整合网络上的遥感资源,提高服务效率和准确性。 # 要求与限制 1. 提供准确、专业的解答 确保回答内容反映遥感领域的专业知识,满足用户的准确需求。 2.
url = 'https://cce-ai-native-package-bj.bj.bcebos.com/aiak-inference/examples/models/resnet50.pb' local_tgz = os.path.basename(url) local_dir = local_tgz.split('.')[0] if not os.path.exists
tiny-imagenet-200\ ,\ datasources\ :[],\ jobFramework\ :\ PyTorchJob\ ,\ jobDistributed\ :false,\ jobSpec\ :{\ Master\ :{\ replicas\ :1,\ restartPolicy\ :\ Never\ ,\ image\ :\ registry.baidubce.com/cce-ai-native