9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前同时支持数据集和持久卷声明。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ PaddleJob ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。
9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ Pytorch ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。
字节) node_filesystem_files 节点文件系统文件数 node_memory_MemTotal_bytes 节点总内存大小(字节) node_memory_Cached_bytes 节点cached内存大小(字节) node_memory_MemFree_bytes 节点空闲内存大小(字节) node_netstat_Tcp_PassiveOpens TCP被动打开连接数 node_disk_reads_completed_total
9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ TensorFlow ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。
9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。
9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。 10.点击“下一步”,进入容器相关配置。 11.完成任务类型相关信息配置: 选择框架:选择“ Mxnet ” 。 训练方式:指定训练方式为“单机”或“分布式”。
持久内存的应用 英特尔傲腾持久内存(Optane PMem)弥补了传统 SSD 和 DRAM 之间的空白,以创新的技术提供独特的操作模式,满足各种工作负载的需求。 随着高性能存储硬件的发展,传统的存储架构逐渐无法发挥新硬件的性能,传统引擎的架构需要在 PMem上重新调整。
取值范围如下: Redis内存型标准版:master_slave Redis内存型集群版:cluster Redis容量型(Pegadb)集群版:cluster Memcache: default nodeType String 否 RequestBody参数 实例规格。 Redis内存型和Redis容量型时为必填项。具体规格通过 获取实例规格列表 接口获取。
Redis的内存数据库特性使其能够实现在线部署和模型更新,保持模型和应用程序之间的高速和连续性。这意味着当模型需要更新时,可以迅速地将新模型推送到生产环境,而无需长时间的停机或复杂的部署流程。 消息队列与异步任务处理: 在AI系统中,经常需要处理大量的请求和任务,如分布式训练、数据处理等。Redis的队列功能使得这些任务可以被有效地管理和分配。
如果触发逐出时没有符合条件的Key,且后台线程正在释放内存(例如删除大Key)时,则需要等待至后台线程释放内存至Maxmemory以下或后台线程释放内存结束。 根据业务需求,修改 maxmemory-policy 参数,调整内存逐出策略。扩容实例规格,尽量避免到达Maxmemory触发内存逐出。 ExpireCycle 一次清理过期Key周期的耗时。 通常在删除大Key时产生。