训练环境 平台为您提供了GPU算力机器,TeslaGPU V100_32G显存单卡 80核CPU_640G内存,训练设备数默认为8(暂不支持增删机器)。 添加数据集以及完成配置后,点击开始训练即可启动训练。 注意:文本创作任务,每次最高支持1万条样本的训练,训练时间最长约1个小时。在您提交任务后,需要与平台其他用户任务排队等待算力机器,此时间由排队任务数决定。
读者自助借还:办证完成后,读者也可选择是否将人脸信息存储为注册数据,在未来图书借阅、归还流程中,无需携带实体卡证,读者即可通过人脸识别的搜索功能进行登录与操作。 相关案例 湖州师范学院 教育培训 人脸识别提升图书馆管理服务 中国科技馆 教育培训 展馆可以更“聪明”!
13 卡证_行驶证_副 14 卡证_行驶证_正 15 卡证_户口本_登记页 16 卡证_户口本_户主页 17 卡证_护照 18 卡证_护照_菲律宾 19 卡证_驾驶证_副 20 卡证_驾驶证_正 21 卡证_结婚证 22 卡证_军官证 23 卡证_离婚证 24 卡证_临时身份证_副 25 卡证_临时身份证_正 26 卡证_社保卡 27 卡证_身份证_副 28 卡证_身份证_正 29 卡证_士兵证 30
型:GPU-1-1、GPU-1-2、GPU-1-4、GPU-1-8 · 加速卡V型:GPU-5-1、GPU-5-2 · 加速卡VI型:GPU-6-1、GPU-6-2 · 加速卡VII型:GPU-7-1、GPU-7-2 (2)付费资源类型为ComputingUnit,即chargeType=ComputingUnit时,该字段必填 qps float 否 单副本QPS,说明: (1)不填此字段,默认使用模型预估
GPU资源池总览 GPU资源池总览,包含节点使用情况、集群GPU卡分配情况、GPU卡使用情况、CPU&内存使用情况、GPU卡分配数、GPU卡分配率、GPU卡利用率、GPU卡显存利用率、节点信息、占用GPU的工作负载信息。
GPU资源池总览 GPU资源池总览,包含节点使用情况、集群GPU卡分配情况、GPU卡使用情况、CPU&内存使用情况、GPU卡分配数、GPU卡分配率、GPU卡利用率、GPU卡显存利用率、节点信息、占用GPU的工作负载信息。
当前节点内所有GPU卡平均利用率实时值,卡平均利用率=sum(所有GPU卡利用率)/所有GPU卡数 卡利用率 当前节点内所有GPU卡利用率实时值 卡平均显存利用率 当前节点内所有GPU卡显存平均利用率实时值,显存平均利用率=sum(所有GPU卡显存利用率)/所有GPU卡数 卡显存利用率 当前节点内所有GPU卡显存利用率实时值 CPU利用率 当前节点内所有CPU利用率实时值 Memory利用率 当前节点内所有内存利用率实时值
EdgeBoard_FZ5 EdgeBoard_FZ5 EdgeBoard FZ5支持硬件解码功能,可同时处理8路H264/H265网络视频流,解决了视频处理的瓶颈,算力达2.4TOPS,硬件形态分为计算卡和计算盒。通过嵌入集成EdgeBoard FZ5计算卡,可快速打造端侧智能硬件。通过集成EdgeBoard FZ5计算盒,可以快速实现边缘化项目部署。
当前节点内所有GPU卡平均利用率实时值,卡平均利用率=sum(所有GPU卡利用率)/所有GPU卡数 卡利用率 当前节点内所有GPU卡利用率实时值 卡平均显存利用率 当前节点内所有GPU卡显存平均利用率实时值,显存平均利用率=sum(所有GPU卡显存利用率)/所有GPU卡数 卡显存利用率 当前节点内所有GPU卡显存利用率实时值 CPU利用率 当前节点内所有CPU利用率实时值 Memory利用率 当前节点内所有内存利用率实时值
具体规格说明如下: 机型 规格说明 GPU V100 TeslaGPU_V100_16G显存单卡_12核CPU_56G内存 GPU P40 TeslaGPU_P40_24G显存单卡_12核CPU_40G内存 GPU P4 TeslaGPU_P4_8G显存单卡_12核CPU_40G内存 温馨提示: 未开通付费的情况下,可选的运行环境为GPU P4,我们为每位用户提供了GPU P4运行环境下100(小时