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BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自：专题模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config来自：专题
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使用Redis-py库中的Redis()方法在每个游戏服务器上创建一个Redis客户端连接。 使用pubsub()方法在每个游戏服务器上创建一个Redis订阅者和发布者。用于订阅其他游戏服务器发布的消息，以及发布本地游戏服务器的数据更新消息。当某个游戏服务器需要更新数据时，它会将更新的消息发布来自：百科![]()
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。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在来自：百科![]()
智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设来自：专题![]()
ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。Mod来自：专题![]()
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利用我们以前会的编程语言。 还有一点，线程灾难，这是Python本身机制的问题。在Python里，为了保证线程数据的安全性，它天然地给线程加了一把锁，只有拿到这把锁的线程才可以执行。所以说Python多线程是一个伪多线程。它实际上只有一个线程在运行，这个也是它的一个缺点。 学习《来自：百科![]()
consumer线程自增长。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on：表示打开时序数据库Compaciton功能Consumer线程自增长。 off：表示关闭时序数据库Compaciton功能Consumer线程自增长 默认值：off来自：专题![]()
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2、准备测试资源，创建私有资源组。 3、创建JMeter测试工程。 4、导入本地jmx文件。 5、编辑线程组，可根据业务需求设置线程组的部分参数。 6、调试测试任务，通过调试快速发现语法或配置错误，确保该模型在任务中可用。 7、执行测试任务，通过测试获取并分析系统运行的性能数据。 8、查看测试报来自：专题![]()
但是因为两个机器运行在两个不同的Java虚拟机中，因此每个机器加的锁不是同一个锁，而不同的锁只对属于自己Java虚拟机中的线程有效，对其他Java虚拟机的线程无效。此时，Java提供的原生锁机制在多机部署场景下就会失效，出现库存超卖的现象。 解决方案 基于上述场景，需要保证两台机来自：百科
