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要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务来自：百科
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领域，提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处来自：百科
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功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支来自：百科![]()
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设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。来自：百科![]()
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omb引擎详情 微服务教程视频 微服务引擎CSE 04:38 快速创建微服务引擎 微服务引擎CSE 快速创建微服务引擎 微服务引擎CSE 03:29 查看微服务引擎信息 微服务引擎CSE 查看微服务引擎信息 微服务引擎CSE 04:38 微服务引擎CSE 快速创建微服务引擎 微服务引擎CSE来自：专题![]()
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Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服务，兼容K8s和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caf来自：百科![]()
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分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft来自：百科![]()
倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启来自：百科![]()
updated_at String 更新时间 state String 日志资源状态:pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志开关:true|false 请求示例 查询流日志列表 GET来自：百科![]()
请求未完成。服务器不支持所请求的功能。 返回码: 502 Bad Gateway 请求未完成。服务器从上游服务器收到一个无效的响应。 返回码: 503 Service Unavailable 请求未完成。系统暂时异常。 返回码: 504 Gateway Timeout 网关超时。 请求示例 示例 1 "POST /a来自：百科![]()
展开 即开即用，优化配置，支持主流AI引擎。 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的，在创建Notebook实例时明确AI引擎和版本，包括适配的芯片。 ModelArts开发环境给用户提供了一组预置镜像，主要包括PyTorch、Tensorflow、MindSpore系列。用户可以来自：专题![]()
5)编译安装libuv。 make && make install ----结束 4.运行和验证 我们通过libuv官方为我们提供的socks5-proxy例子，测试libuv是否安装完成。 1)进入socks5-proxy目录。 cd /usr/local/src/libuv-1.34.0/samples/socks5-proxy来自：百科![]()
云硬盘应用场景： 数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle RAC上云需要满足两项条件。第一，Oracle来自：百科
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