成本分摊模型概述

分摊模型对比 分摊模型类型 说明 单资源分摊模型 单资源分摊模型包括CPU模型和内存模型。适合于集群中一种资源的调度水位明显高于另一种资源,或者集群中的业务资源申请类型比较集中的场景。权重混合资源分摊模型 权重混合资源分摊模型包括...

成本洞察功能说明

使用CPU资源请求量估算Pod成本 内存模型:使用内存资源请求量估算Pod成本。CPU-内存混合模型(推荐权重):对CPU指标和内存指标加权估算Pod成本,使用系统推荐权重。CPU-内存混合模型(自定义权重):对CPU指标和内存指标加权估算Pod成本。...

使用C或C++开发自定义Processor

int process(void*model_buf,const void*input_data,int input_size,void*output_data,int*output_size)参数 类型 描述 model_buf 输入参数 initialize()函数返回的模型内存地址。input_data 输入参数 用户输入数据,可以为任意字符串或...

修改持久内存型实例的同步模式

云原生内存数据库Tair 持久内存型实例的默认同步模式为异步,若业务场景对数据持久化要求较高,您可以在控制台将其同步模式修改为半同步,提高数据安全性。前提条件 实例为持久内存型,且版本为1.2.4及以上。说明 低版本的持久内存型实例可...

修改持久内存型实例的同步模式

Tair(Redis企业版)持久内存型实例的默认同步模式为异步,若业务场景对数据持久化要求较高,您可以在控制台将其同步模式修改为半同步,提高数据安全性。前提条件 实例为持久内存型,且版本为1.2.4及以上。说明 低版本的持久内存型实例可在...

内存

云原生内存数据库Tair 内存型(简称内存型)适合并发量大、读写热点多、高性能场景,内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 创建实例 主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容原生Redis,无需修改业务代码,提供 ...

安全告警概述

异常代码驻留内存 检测模型发现您的服务器上某进程的内存空间中疑似存在恶意指令,该进程可能为攻击者在入侵后遗留的恶意软件,或者是向正常的进程注入了恶意的代码。异常进程 检测模型发现您的服务器当前运行中的程序中存在异常进程,可能...

内存

图 2.Tair多线程模型 Tair 内存型将服务各阶段的任务进行分离,通过分工明确的多个线程并行处理各阶段任务,达到提高性能的目的。IO线程:负责请求读取、响应发送、命令解析等。Worker线程:负责命令处理、定时器事件等。辅助线程:负责高...

梯度提升决策树

梯度提升树通常使用深度很小的数,这样模型占用内存更少,预测速度也更快。计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,每棵树只能对部分数据做出好的预测,所有树的结论累加起来得到最终结果,因此,添加的树越来越多,...

梯度提升回归树

梯度提升树通常使用深度很小的数,这样模型占用内存更少,预测速度也更快。计算逻辑原理 GBRT是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,合并许多弱学习器,每棵树只能对部分数据做出好的预测,所有树的结论累加起来得到最终结果。因为...

手动部署Stable Diffusion WebUI服务

Stable Diffusion是一个开源的深度学习模型,能够以较低的计算需求和高效的性能根据文本提示生成对应的图像。阿里云基于Stable Diffusion,在其基础上提供更加简洁易操作的UI并进行封装,为企业提供了AI模型应用Stable-Diffusion-WebUI。...

执行引擎

批量内存分配:向量化执行引擎预测计算每个算子需求的内存空间,结合执行引擎Batch化数据模型进行批量内存分配,避免过于碎片化的内存分配。最小内存操作原则:减少不必要的内存申请/重置/释放操作,最大化地提升内存操作性能。

使用模型服务网格进行多模型推理服务

模型服务网格基于KServe ModelMesh实现,针对大容量、高密度和频繁变化的模型用例进行了优化,可以智能地将模型加载到内存中或从内存中卸载,以在响应性和计算之间取得平衡,简化多模型推理服务的部署和运维,提高推理效率和性能。...

任务管理高级配置参数说明

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

任务管理高级配置参数说明

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

任务管理高级配置参数说明

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

高斯混合模型预测

例如:输入数据(模型)的大小为1 GB,则每个节点使用的内存大小可以配置为30 GB。如何预估使用的节点个数?由于存在通信开销,随着节点数量的增加,分布式训练任务速度会先变快,后变慢。如果您观测到训练任务随着节点数量增加之后,速度...

DBSCAN预测

例如:输入数据(模型)的大小为1 GB,则每个节点使用的内存大小可以配置为30 GB。如何预估使用的节点个数?由于存在通信开销,随着节点数量的增加,分布式训练任务速度会先变快,后变慢。如果您观测到训练任务随着节点数量增加之后,速度...

高级配置:内存缓存本地目录

eascmdwin64.exe create服务部署成功后,可以直接从本地目录的内存缓存中读取模型文件,以提高模型读取、模型切换和扩缩容场景的效率。有关加速效果的更多详细说明,请参见 加速效果。加速效果 以Stable Diffusion场景为例,模型切换场景的...

Map模型

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

MapReduce模型

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

使用AMD AI容器镜像部署ChatGLM3-6B

实例:ChatGLM3-6B大概需要30 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge(64 GiB内存)。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:选中 分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择 按使用流量,带宽...

使用Intel AI容器镜像部署Qwen-7B-Chat

实例:Qwen-7B-Chat大概需要30 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8i.4xlarge(64 GiB内存)。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:选中 分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择 按使用流量,带宽...

任务管理

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

任务管理

模型 子任务单次拉取数(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量(仅适用于拉模型)并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...

Tair助力厦门真有趣游戏业务从容应对流量洪峰

内核优势助力业务高速访问:云数据库 Redis 版 实例采用与原生Redis相同的单线程模型,而 Tair 内存型采用多线程模型,由IO线程、Worker线程和辅助线程共同完成数据处理,单节点性能为 云数据库 Redis 版 实例的3倍左右。无感扩缩容实现...

使用第八代Intel实例单机部署Qwen-72B-Chat

实例:Qwen-72B-Chat大概需要70 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,建议选择192 GiB内存或以上的实例规格,本文以ecs.c8i.24xlarge为例。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:选中 分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择 按...

使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

实例:ChatGLM-6B大概需要32 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge(64 GiB内存)。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:选中 分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择 按使用流量,带宽峰值...

使用基于英特尔CPU的c8i实例部署ChatGLM2-6B

实例:ChatGLM2-6B大概需要16 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.c8i.4xlarge(32 GiB内存)。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:选中 分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择 按使用流量,带宽...

内存管理

无 update starrocks_be_update_mem_bytes 主键模型使用的总内存。无 内存相关配置 BE配置 名称 默认值 描述 mem_limit 90%BE进程内存上限,默认硬限为BE所在机器内存的90%,软限为BE所在机器内存的80%。如果是BE独立部署的话,不需要配置...

持久内存

除了降低成本之外,持久内存型还能带来应用架构的简化,可将目前流行的应用+缓存+持久存储的架构模型,演进为更加简洁的应用+具备持久能力的内存数据库的架构模型,如下图所示。产品优势 持久内存型基于持久内存技术,提供大容量、兼容...

持久内存

除了降低成本之外,持久内存型还能带来应用架构的简化,可将目前流行的应用+缓存+持久存储的架构模型,演进为更加简洁的应用+具备持久能力的内存数据库的架构模型,如下图所示。产品优势 持久内存型基于持久内存技术,提供大容量、兼容...

步骤1:创建实例

设置项 说明 存储介质 内存:采用多线程模型,性能约为同规格社区版实例的3倍,同时提供多种增强型数据结构模块简化开发。更多信息,请参见 内存型。持久内存:数据在持久内存中存取,提供命令级强持久化能力,适用于对性能要求较高,同时...

使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型

说明 您也可以根据实际业务选择需求选择其他模型模型需要至少64 GiB内存和24 GiB及以上的显存,请确保您选择的计算资源满足以上要求,否则可能导致部署失败。单击 llama-2-7b-chat 模型卡片,进入模型详情页面,单击 模型部署。在模型...

视频分类训练

1 执行调优 开启半精度 是 选中该参数,表示使用FP16半精度进行模型训练,用来降低内存占用。无 单机或分布式 否 运行模式,支持以下取值:single_dlc:单机DLC。distribute_dlc:分布式DLC。single_dlc gpu机型选择 否 选择运行的GPU规格...

图像关键点训练

2 evtorch model 开启半精度 否 选中该参数,表示使用半精度进行模型训练,用来降低内存占用。无 单机或分布式DLC 是 组件运行的引擎,您可以结合实际情况选择。系统支持以下计算引擎:单机DLC 分布式DLC 单机DLC worker个数 否 当运行引擎...

图像度量学习训练(raw)

4 开启半精度 否 选中该参数,表示使用半精度进行模型训练,用来降低内存占用。无 单击或分布式(MaxCompute/DLC)是 组件运行的引擎,您可以结合实际情况选择。系统支持以下计算引擎:单机DLC 分布式DLC 单机DLC worker个数 否 当运行引擎...

图像分类训练(torch)

4 开启半精度 否 选中该参数,表示使用FP16半精度进行模型训练,用来降低内存占用。无 单机或分布式DLC 是 组件运行的引擎,您可以结合实际情况选择。系统支持以下计算引擎:单机DLC 分布式DLC 单机DLC worker个数 否 当运行引擎为 分布式...

安装并使用DeepGPU-LLM

在处理大语言模型任务中,您可以根据实际业务部署情况,选择在不同环境(例如GPU云服务器环境或Docker环境)下安装推理引擎DeepGPU-LLM,然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...

通过Eland上传第三方NLP模型

说明 模型无法启动可能是集群内存不足,升配集群后再试。无法启动的具体原因,请在提示对话框中单击 请参阅完整的错误信息 查看。步骤三:测试模型 在 已训练模型 页面,在已部署模型的 操作 列,选择>测试模型(Test model)。在弹出的...
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