部署集 创建部署集 通过以下代码根据指定的部署集策略和并发度创建部署集 Python 复制 1 def create_deploy_set ( self ) : 2 #设置部署集并发度,范围 [1,5 ] 3 concurrency = 1 4 #设置创建部署集的策略,BBC实例策略只支持: tor_ha 5 strategy = tor_ha 6 #设置创建部署集的名称 7 name = '
部署集 创建部署集 通过以下代码根据指定的部署集策略和并发度创建部署集 Go 复制 1 // 设置创建部署集的名称 2 deploySetName := "your-deploy-set-name" 3 // 设置创建的部署集的描述信息 4 deployDesc := "your-deploy-set-desc" 5 // 设置部署集并发度,范围 [1,5]
选择想要部署的应用类型、应用名称、应用版本、是否开启日志上云、部署模式,全部选择无误后单击部署即可完成部署。 注意 : 1.只有在线服务器,才能够进行应用部署。 2.部署应用时要注意应用架构和服务器架构是否符合,如果添加应用时和服务器不是相同架构则应用不会部署在机器上,应用只会匹配集群中合适的服务器架构进行部署。
EasyDL语音本地服务器部署价格说明 EasyDL语音-声音分类支持本地服务器部署,只需在发布模型时提交本地服务器部署申请,通过审核后即可获得一个月免费试用。 目前已支持在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。
EasyDL图像本地服务器部署价格说明 EasyDL图像支持本地服务器部署的任务类型包括:图像分类、物体检测、图像分割,只需在发布模型时提交本地服务器部署申请,通过审核后即可获得一个月免费试用。 如免费试用期结束后希望购买可在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。
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EasyDL物体检测模型如何在服务器部署 训练完毕后,可以选择将模型通过「纯离线服务」或「端云协同服务」部署,具体介绍如下: 纯离线服务部署 可以在左侧导航栏中找到「纯离线服务」,依次进行以下操作即可将模型部署到本地服务器: 选择部署方式「服务器」 选择集成方式 选择模型、版本、系统和芯片 点击下一步 填写部分信息(注:个人信息的填写仅供EasyDL团队了解您,便于后续合作接洽,不会作为其他用途使用
EasyDL图像分割模型如何在服务器部署 训练完毕后,可以选择将模型通过「纯离线服务」或「端云协同服务」部署,具体介绍如下: 纯离线服务部署 可以在左侧导航栏中找到「纯离线服务」,依次进行以下操作即可将模型部署到本地服务器: 选择部署方式「服务器」 选择集成方式 选择模型、版本、系统和芯片 点击下一步 填写部分信息(注:个人信息的填写仅供EasyDL团队了解您,便于后续合作接洽,不会作为其他用途使用
视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中,可以申请私有服务器部署,将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式: 私有API:将模型以Docker形式在私有服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
介绍Linux服务器安装Java环境和部署Tomcat服务的方法