自定义加速卡算力指标采集 功能简介 智能边缘BIE支持了多种边缘AI加速卡显存使用情况指标采集。针对当前未支持的AI加速卡种类,BIE提供了自定义AI加速卡算力采集的功能。 本教程提供了自定义监控应用的开发与部署规范,您可以根据文档规范,开发自定义AI加速卡算力采集应用,并将指标采集集成到BIE的指标采集系统中,在云端对AI算力进行监控。 自定义监控应用开发规范 用户可自行开发指标采集部分。
采集数据 校正的第一步是采集数据,数据的采集决定了校正的质量,请按步骤细心进行。 进入之前解压的程序所在的文件夹内,将模组接到PC,运行如下命令: .
python代码如下,其中event达到broker指定topic的子设备数据: Python 复制 1 #!
代码示例 代码示例 示例代码以 Java 语言为例讲解美图 APP 的实现,代码分为 APP 客户端和应用服务器端两部分。 APP 客户端代码样例 APP 端代码主要包括 BOSClient 初始化、从 APP Server 端获取 BOS 信息、及上传文件到 BOS 三个功能模块。
采集管理 为了满足用户想要对某个摄像头进行视频抽帧的需求,可以在设备管理系统中自定义采集任务。 采集任务仅仅回传或者保存采集到的图片,并不对图片进行推理。 添加采集任务 在采集管理一栏,点击 添加任务,会弹窗如下界面进行采集任务的添加,需要指定采集设备和对应的采集帧率。 保存路径: 采集到的图片会保存在TF卡的固定路径edge-management/processes/collections。
采集python GC指标 背景 OTel Python Runtime Metrics 默认没有 GC 次数、平均 GC 耗时的指标。 因此需要通过 自定义采集 来补充。
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
步骤 4:按 Nvidia GPU 大盘要求核对任务清单 按本文“GPU/NPU 大盘需开启的采集任务”中的 Nvidia GPU 芯片采集项核对任务。 重点确认 kubernetes-pods-kube-state-metrics 已启用,以满足 GPUManager 组件采集要求。
视频中心 Kubernetes 日志采集与监控告警 播放量: 323 2 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 Kubernetes 日志采集与监控告警 讲解容器日志/容器监控指标的采集与管理 容器引擎服务 CCE 相关视频 查看更多 > Docker 入门实战 Kubernetes 工作原理及使用 Kubernetes 应用部署 更多资源和工具 百度智能云向用户提供丰富全面的产品和业务文档