taurus 云原生数据库  内容精选
  • 【热门应用】《宝塔》面板快速部署

    数据库特惠专场 全系产品新用户低至首年6折起,部分规格更有免费试用! 立即选购 概览 宝塔面板是提升运维效率的服务器管理软件,支持一键LAMP/LNMP/集群/监控/网站/FTP/ 数据库 /JAVA等100多项服务器管理功能。用户可以通过网页 管理服务器 ,提升运维效率。

    查看更多>>

  • 使用 AIAK-Training 部署分布式训练任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    2.组件安装 点击集群名称进入,点击组件管理->云原生AI,点击安装CCE Deep Learning Frameworks Operator组件和CCE AI Job Scheduler,点击确定。 3.任务提交 云原生AI->任务管理->新建任务 选择框架AITrainingJob,horovod。 选择训练方式:分布式。 选择角色:选择“Launcher”,同时需要指定pod的弹性范围。

    查看更多>>

taurus 云原生数据库  更多内容
  • Elasticsearch_数据托管服务_BES_数据托管工具

    数据库 RDS 云数据库 Redis 云数据库 DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 云原生 云原生微服务应用平台 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR 安全 DDoS防护服务 应用防火墙 WAF 主机安全 密钥管理服务

    查看更多>>

  • GPU虚拟化之隔离性最优型的最佳实践 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    在控制台创建任务 操作步骤(可参考 云原生AI任务管理 ) 登录 百度智能云官网 ,并进入管理控制台。 选择“产品服务 > 云原生 > 容器引擎 CCE”,单击进入容器引擎管理控制台。 单击左侧导航栏中的 集群管理 > 集群列表 。 在集群列表页面中,单击目标集群名称进入集群管理页面。 在集群管理页面单击 云原生AI > 任务管理 。 在任务管理页面单击 新建任务 。

    查看更多>>

  • 基于 NCCL的RDMA分布式训练示例 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    备注:云原生AI控制台会默认向任务中注入上述 YAML示例中的关键参数,无需手动填写

    查看更多>>

  • 新建PaddlePaddle任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    选择“产品服务 > 云原生 > 容器引擎 CCE”,单击进入容器引擎管理控制台。 单击左侧导航栏中的 集群管理 > 集群列表 。 在集群列表页面中,单击目标集群名称进入集群管理页面。 在集群管理页面单击 云原生AI > 任务管理 。 在任务管理页面单击 新建任务 。

    查看更多>>

  • 自动续费 - 财务相关 Finance | 百度智能云文档

    RABBITMQ 语音通话 AI_SVS 云原生数据库GaiaDB-S GAIADB 云智能网 CSN 流量突发服务包 TBSP 云堡垒机 CAG 智能网络接入服务 SMART_WAN 云数据库专属集群 DDC 轻量应用服务器 LS 负载均衡专属集群 LBDC 云数据库HBase HBASE 智能门户 AIPAGE 消息服务 for Kafka

    查看更多>>

  • 新建Pytorch任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    选择“产品服务 > 云原生 > 容器引擎 CCE”,单击进入容器引擎管理控制台。 单击左侧导航栏中的 集群管理 > 集群列表 。 在集群列表页面中,单击目标集群名称进入集群管理页面。 在集群管理页面单击 云原生AI > 任务管理 。 在任务管理页面单击 新建任务 。

    查看更多>>

  • 添加CGroup V2节点 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    通过节点组扩容CGroup V2节点 登录百度智能云管理控制台,进入 产品服务>云原生>容器引擎 CCE ,单击 集群管理>集群列表 ,单击目标集群名称,进入 集群详情 页,在侧边栏单击 节点管理>节点组 。 在节点组列表中单击 创建节点组 操作,在 节点配置 选择 公共镜像 ubuntu 22.04 或选择目标自定义镜像。 完成创建节点组其他配置。

    查看更多>>

  • GPU独占和共享说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    您可在“集群>组件管理>云原生AI”中安装。 节点已开启显存共享,您可在“集群>节点管理>Worker>显存共享配置”中开启。 GPU卡型号对应资源名称 为保证正常使用GPU资源,请正确指定GPU卡型号对应的资源名称,本文以使用GPU卡数量为例,若想指定GPU卡算力资源或显存资源,则在资源名称后加上“_core”或“_memory”即可。

    查看更多>>