部署模型 1、在模型管理中,可选择公有云部署,端云协同服务,批量预测,和纯离线服务四种方式部署模型。具体参考: 如何选择部署方式 2、在模型部署中,用户按照自己情况填写信息完成模型部署。下图以本地部署纯离线服务为例。
高吞吐、低时延等能力,百万级超大型数据库也可实现毫秒级响应,满足您的实时响应需求 性能选择灵活 :支持灵活选择各种业务需求场景的调用量需求 产品模式 百度在私有化方案中扮演底层模型能力输出者的角色,为集成商提供模型以及模型部署的指导,而不接触最终客户,由集成商与客户签单,负责硬件采购、服务器部署和产品开发。
部署模型 1、在模型管理中,可选择公有云和本地部署两种方式发布模型。 2、在模型部署中,用户按照自己情况填写信息完成模型部署。
memory.oom_kill_priority 设置oom kill优先级,优先级越高优先杀死 int 5000 控制发生OOM时,cgroup内的进程组的kill模式 控制发生OOM时,cgroup内的进程组的kill模式:0: 不杀死进程组内所有的进程 1: 杀死进程组内所有的进程 memory.kill_mode 控制OOM kill模式,是否杀死进程组所有进程。
便于差异化输出百度无人车等 AI 能力,而且还为百度 AI 能力在企业用户的落地解决好极速部署和启动、资源共享和隔离、任务自动调度、故障恢复、标准化模型训练到上线的工作流等场景。 提升资源利用率,降低成本 有些情况下用户只是需要执行一次性的任务,例如计算出某个结果即可,如果采用传统的服务模式,服务器需要一直运行,造成的极大的资源浪费。
计费说明 计费模式 当您使用CNAP部署并管理您的应用时,可能产生的费用将会包含以下两部分: 创建容器集群、部署应用时将会消耗的计算、网络、存储等资源费用,包括BCC、CDS、EIP、BLB等。这些资源将按照对应的云服务的计费标准单独计费,不会体现在CNAP的账单中。
持久化存储卷支持的访问模式为:ReadWriteMany,表示您可以将新建的存储卷挂载到集群中多个部署组,或一个部署组中的多个容器中。 持久化存储卷支持的数据保留策略为:保留(Retain),表示当您取消存储卷在容器中的挂载,或者在 CNAP 平台上删除该存储卷后,已写入 CFS 中的数据不会被删除,方式数据意外丢失。您仍然可以直接通过 CFS 挂载点访问已写入的数据。
部署和扩容 即时开通,弹性扩容。 需要自行完成采购硬件、机房托管、部署机器等工作,周期较长,且需要自行维护节点关系。 高可用 单可用区高可用方案。 同城容灾方案。 高可用性由独立的中心化模块保障,决策效率高且稳定,不会出现脑裂(split brain)现象。 需要自行部署基于哨兵模式的机房内高可用架构。 可基于哨兵模式搭建同城容灾架构。
计费规则 后付费 计费模式:后付费 计费单位:元/分钟,最小单元为分钟 计费项:区块链网络配置资源、部署服务、存储空间 预付费 计费模式:预付费 计费单位:元/48小时 计费项:XuperChain试用网络使用时长 到期提醒和处理 到期提醒:任何区块链服务到期前2天、1天,系统均会给您发送即将到期提醒通知。 到期后处理:到期后立即停服,系统会发送欠费停服通知。
具体的说,算法工程师原来进行模型部署,是将 TorchScript/SavedModel 等训练好的模型通过 Inference Server 进行部署。