纯离线服务按部署硬件芯片不同分为本地服务器部署、通用小型设备部署。为了提供更好的算法与硬件推理效果,EasyDL提供软硬一体方案部署。
热点规避的真实负载调度策略: 描述:当节点超过安全水位时,新部署的pod不会调度到超过阈值的 node 节点 观察工作负载所在节点的负载情况 部署其他服务进行调度 观察服务调度部署情况,发现部署的服务不会调度到 node-172.16.80.31 上 查看组件日志 预期结果 负载超过阈值的 node 不会再部署其他服务,规避真实超过阈值的调度,调度结果符合预期,调度日志符合预期 2.
部署进程模式边缘节点 进入节点管理菜单,创建一个空边缘节点 将该节点安装至边缘设备上,复制安装命令到边缘设备终端上执行 节点部署完成,节点显示在线,系统应用部署成功 更详细的操作步骤可以参考节点管理-进程模式节点章节。
部署算子 公有云暂不支持一键部署功能,如需部署算子,请提交 工单 。
按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。 如何选择部署方式 选择设备 如果您选择了「EasyEdge本地部署」,请根据实际部署设备选择 如果您选择了「公有云部署」,无需选择设备 选择算法 提供「高精度」算法。
6.安装后在BLS平台即可看到已安装日志组建的收集器 方式2:通过脚本方式部署安装收集器 以下将首先介绍如何选择两种收集器,然后分别讲解DaemonSet和Sidecar两种部署及使用方法和各自的工作原理。
纯离线服务按部署硬件芯片不同分为本地服务器部署、通用小型设备部署。为了提供更好的算法与硬件推理效果,EasyDL提供软硬一体方案部署。
纯离线服务按部署硬件芯片不同分为本地服务器部署、通用小型设备部署。为了提供更好的算法与硬件推理效果,EasyDL提供软硬一体方案部署。
立足于百度的AI+Native能力,LCC从云部署角度为广大用户提供了构建AI训练集群的优中之选。 推荐形态 对于大部分情况下,我们都建议您选择LCC-General、LCC-Advanced两种模式,实现规模化部署 对于小规模部署以及POC模式,您可以使用LCC-Lite形态实现快速、轻量级部署。 优势 算力本地化。
公网BLB的典型使用场景如下: 社区门户网站:1个BCC实例访问压力过大,可以购买多个BCC实例并部署负载均衡实现流量分发。 移动应用开发:购买多个BCC实例并部署负载均衡,在不同的BCC实例上部署一样的更新包,满足移动应用更新及用户增长需求。