apps[] Array 必选 订阅消息的产品 +id String 必选 被通知的产品id +eventUrl String 必选 处理事件通知的url,可选值:{ http , https , brn , app },http/https为自定义应用,brn为cfc的通知,app为官方应用 +xVars String 可选 透传的自定义参数,对框架透明,用于业务自我回传的值,如果是官方AI
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =
versionSummaries PresetAIModelVersionItem[] 模型版本列表 PresetAIModelVersionItem 说明 名称 类型 描述 versionId int 版本ID,int类型 versionIdStr string 版本ID,string类型 version string 版本 algorithm string 算法 framework string 框架
使用Baetyl便于开发者按照实际需求对边缘节点框架进行定制和裁剪,降低边缘的使用难度。 低成本 云计算和边缘计算结合,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,大幅提高效率,降低云端计算成本。 在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够缩短设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量,降低带宽成本。
DTS 支持将 OLTP 数据库(如:MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等)的实时增量数据同步到消息队列(如:Kafka)中,用户可以从消息队列中订阅增量数据并推送到下游流式计算框架中。 实时入湖/仓 数据仓库能够为企业客户提供关键的实时在线分析、核心报表、大屏和监控能力,通常在精准营销、商业智能报表、多源联合分析、交互式分析等场景落地。
另外一种路径是先搭建一套分布式框架,然后在其中填充数据库逻辑。OceanBase 和 TiDB 就是其中两个比较典型的产品。它们将事务的子系统和锁的子系统拆分为单独的模块。计算层通过与这些模块交互,可让多个节点均支持写请求。然后由统一的新事务 + 锁中心节点来进行仲裁。这样,对需要较多计算资源的写负载场景会有较好的提升。
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类,训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。
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。 容器组配置->生命周期->启动命令中配置如下需要的内容。
训练平台仅支持Pytorch、MPI框架任务的提交 可观测 集合通信带宽监控暂不支持MPIJob 稳定性 训练容错能力暂不支持MPIJob 开发机 限制项 限制 资源配额 开发机创建在已有百舸资源池的指定队列中,与训练任务、推理服务共享资源池GPU/CPU/内存等资源,资源配额受用户队列资源配额限制。