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    。 2.高可用 采用集群化部署,支持可用区的同城双活容灾,无缝实时切换。 3.灵活扩展 根据应用流量自动完成分发,与弹性伸缩服务无缝集成,灵活扩展用户应用的对外服务能力。 4.简单易用 快速部署,实时生效,支持多种协议、多种调度算法可选,用户可以高效地管理和调整分发策略。 文中课程
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    括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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    性能模式和故障诊断模式,默认设置为普通模式。 了解更多 收起 展开 分布式训练 收起 展开 主要介绍基于Pytorch引擎的单机卡数据并行训练、卡数据并行训练。同时,也提供了分布式训练的适配教程和分布式调测的代码示例,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。
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