ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。- **【新增ByteHouse企业版功能】** - 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。 - 新增配置变更功能,可以对集群节点规格实现 scale-...
ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。- **【新增ByteHouse企业版功能】** - 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。 - 新增配置变更功能,可以对集群节点规格实现 scale-...
标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。1. **读写分离** - Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingest... **Lightweight** **API**在 Serving 场景下,通常每个 Query 都不是很复杂,返回的结果数量也不多。因此 Coordinator 当发现生成的是一个 Single Node Plan 的时候,便会直接调用相应 DS 的 Lightweight API 来获...
支持FP32/FP16/int8等精度。5. 基于特定硬件的相关优化。* **模型运行期**1. 序列化,加载RensorRT模型文件。2. 提供运行时的环境,包括对象生命周期管理,内存显存管理等为了更好地帮助模型开发者使用Tensor... 模型转换阶段则直接使用上面问题定位阶段得到的参数,调用TensorRT相关接口与工具进行转换。此外,我们在模型转换阶段,针对TensorRT原有参数与API过于复杂的问题也做了一些封装,提供了更为简洁的接口,比如工具可以自...
火山引擎边缘计算节点提供以下 API 接口。您可以调用接口创建和管理以下资源:边缘服务、边缘实例、镜像、私有网络、负载均衡、弹性公网 IP、外网防火墙等。您还可以查看资源的监控数据、计费用量信息,以及配置报警... InstanceCloudDiskInfo 获取边缘实例的云盘信息 EnableInstancesIPv6 批量开启边缘实例的 IPv6 功能 GetInstancesIPv6UpgradeStatus 获取边缘实例的 IPv6 开启状态 SetInstancesBandwidthPeak 批量设置边缘...
ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。- **【新增ByteHouse企业版功能】** - 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。 - 新增配置变更功能,可以对集群节点规格实现 scale-...
标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。1. **读写分离** - Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingest... **Lightweight** **API**在 Serving 场景下,通常每个 Query 都不是很复杂,返回的结果数量也不多。因此 Coordinator 当发现生成的是一个 Single Node Plan 的时候,便会直接调用相应 DS 的 Lightweight API 来获...
支持FP32/FP16/int8等精度。5. 基于特定硬件的相关优化。* **模型运行期**1. 序列化,加载RensorRT模型文件。2. 提供运行时的环境,包括对象生命周期管理,内存显存管理等为了更好地帮助模型开发者使用Tensor... 模型转换阶段则直接使用上面问题定位阶段得到的参数,调用TensorRT相关接口与工具进行转换。此外,我们在模型转换阶段,针对TensorRT原有参数与API过于复杂的问题也做了一些封装,提供了更为简洁的接口,比如工具可以自...
噪音大而且价格昂贵,并且需要大量的电力和人力才能维持运行。再者,物理服务器会导致浪费,当同一台服务器最大限度地使用多个应用程序时,软件冲突、网络路由和用户访问都变得更加复杂。然后就有了**硬件虚拟化。... (IAM),供应和库存系统。这种方式允许公司摆脱所有硬件,从云供应商那里租用 VM 或物理服务器,节省人力和维护的成本。这种托管的基础架构还为客户提供了可使用的 HTTP 应用程序编程接口(API),用于根据需求创建和管...
伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一层是... 中间层是 Ray Core 层。这一层是 Ray 提供的核心基础能力,主要是提供了 Low-level 的非常简洁的分布式编程 API。基于这套 API,用户可以非常容易地把现有的 Python 的程序分布式化。值得注意的是,这一层的 API 是 L...
云可以看作是一种提供稳定计算存储资源的对象。为了实现这一点,云提供了虚拟化、弹性扩展、高可用、高容错性、自恢复等基本属性。再看Native,云原生和在云上跑的传统应用不同。一些传统应用是基于SOA(Service-Or... dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. Containers, service meshes, microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.>> These techniq...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753249&x-signature=o7sCSk5jNYLcD01eftTHXP8vDos%3D) Ray 的GitHub repo 如今已有 27K star,其发起者也成立了 Anyscale 公司来管理开源社区以及商业化。在 Anyscale ... 上图左侧展示了如何使用 Ray Core 编写一个简单的分布式程序,square 函数和 Counter 类通过 Ray 的语法糖,变成了一些在远程运行的对象,其计算过程会被异步调用并存储在 object store 中,最后通过 ray.get 来获取到...
甚至于零代码完成制造行业AI应用开发。## []()1.1.2 作业目的本作业使用工业质检场景中的模拟数据集,采用MindSpore深度学习框架构建U-Net网络,在华为云平台的ModelArts上创建基于昇腾910处理器的训练环境,启动... [image.png]()[UNet++ 论文 ]: Z. Zhou, M. M. R. Siddiquee, N. Tajbakhsh and J. Liang, “UNet++: Redesigning Skip Connections to Exploit Multiscale Features in Image Segmentation,” in IEEE Transact...