支持单次合成最高 **1000万字符** 输入支持 **非法字符检测** 支持 **语调、语速、音量、比特率、采样率** 相关参数调整特性支持 **音频时长、音频大小** 等返回参数支持 **时间戳(字幕)返回** ,精确到句 **知识库检索接口上线** MiniMax本月不仅在语音方面进行全面升级,还上线了知识库检索功能。...
无形中也让应用服务和Kafka耦合到了一起。>>很多人不相信日志打印到stdout/stderr就完事了,是因为不够了解云原生世界中,各类日志收集和处理组件的强大。我们对传统的做法习以为常,却忘记了"单一职责原则"。12. Admin processes-分离**管理类任务**>Run admin/management tasks as one-off processes把后台管理任务当作一次性进程运行,一些工具类在生产环境上的操作可能是一次性的,因此最好把它们放在生产环境中执行,而不是...
对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率非常不稳定,看起来 CPU 并没有被充分利用起来。* 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。* 虽然网络带宽并没有满载,但是增加更多的机器不能够再提升训练速度了。* 浏览 TF 官方网站的时候发现TF最近推出了...
可以直接通过水平扩展来增加副本数。抖音集团内部并没有使用原生的 Deployment 描述在线的无状态服务,也没有使用社区原生的 HPA 体系,而是在上面构建了一层 HPAGroup 用于控制多个 Deployment 支持小流量或者 AB... 为了更好地支持这些特殊逻辑,研发团队借鉴 Metrics Server 实现了一套监控系统,主要包括以下的组件,其中 Metrics Agent 负责提供单机上 Pod 聚合数据,并以标准的 Prometheus 格式对外暴露数据;Collector 通过轮询收...
对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率非常不稳定,看起来 CPU 并没有被充分利用起来。* 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。* 虽然网络带宽并没有满载,但是增加更多的机器不能够再提升训练速度了。* 浏览 TF 官方网站的时候发现TF最近推出了...
可以直接通过水平扩展来增加副本数。抖音集团内部并没有使用原生的 Deployment 描述在线的无状态服务,也没有使用社区原生的 HPA 体系,而是在上面构建了一层 HPAGroup 用于控制多个 Deployment 支持小流量或者 AB... 为了更好地支持这些特殊逻辑,研发团队借鉴 Metrics Server 实现了一套监控系统,主要包括以下的组件,其中 Metrics Agent 负责提供单机上 Pod 聚合数据,并以标准的 Prometheus 格式对外暴露数据;Collector 通过轮询收...
将每一段活跃状态的时长相加作为用户单次使用时长。 3、为什么小程序应用中分享分析没有数据? 请检查一下相关设置,具体说明为:init初始化中设置auto_report:true后,会自动上报预定义事件,如app_launch、app_termin... mobile属性值为移动网络连接,取值逻辑是:当sdk无法识别是3G,4G,5G就返回mobile(移动网络连接,3G、4G、5G的统称)。 9、web端为什么浏览器控制台一直在打印日志? SDK初始化代码中,设置了 log:true 后,会打印调试日志...
将每一段活跃状态的时长相加作为用户单次使用时长。 3、为什么小程序应用中分享分析没有数据? 请检查一下相关设置,具体说明为:init初始化中设置auto_report:true后,会自动上报预定义事件,如app_launch、app_termin... mobile属性值为移动网络连接,取值逻辑是:当sdk无法识别是3G,4G,5G就返回mobile(移动网络连接,3G、4G、5G的统称)。 9、web端为什么浏览器控制台一直在打印日志? SDK初始化代码中,设置了 log:true 后,会打印调试日志...
对于每个特征都单独产生了一对send/recv op来连接worker 和 PS,这样单个worker 就跟 PS 产生了200个send/recv,造成了TensorFlow Runtime的调度困难,降低了分布式训练的速度。 训练过程中CPU的使用率非常不稳定,看起来CPU并没有被充分利用起来。 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。 虽然网络带宽并没有满载,但是增加更多的机器不能够再提升训练速度了。 浏览TF官方网站的时候发现TF最近推出了各种不同的分布式策...
我们可以采取的方式就是在合理范围内尽可能地把图中的绿线往下拉,具体的做法就是根据服务在过去一周中峰值利用率的最大值,动态调整服务的资源申请量,从而回收和再利用一定的冗余资源。当然我们会在峰值利用率的基... 可以在上层中实现将服务副本数重新在其他集群上拉起,来规避单集群雪崩对在线服务的影响。当然集群稳定性的构建会是一个非常持久的话题,需要持续投入精力不断推进。第二个是 **监控体系的构建** 。我们知道 ...
是在线服务还是离线统计的呢?应该说都有。可以从三个场景来讲: **人群预估** 、 **人群画像** 和 **统计分析** 。人群预估主要是根据一定的圈选条件,确认命中的用户数目。在广告精准投放过程中,广告主需要... 那么难点和挑战在哪里?主要是 3 个方面:* **人群包数据量多,基数大**。平台的用户数上亿,仅抖音的 DAU 就好几亿,整体的人群基数大,对应的标签也非常多。* **计算复杂**(单次计算可能包含几百上千个人群包),从...
若客户需要放通数据库审计Server 访问 VPC 内 SMTP 等服务,则由客户自行配置安全组规则,地址范围可由客户根据实际情况进行调整,参考如下: 规则方向 优先级 策略 协议类型 端口范围 地址范围 描述 入方向 1 允许 TCP 13001 0.0.0.0/0 Agent 配置下发端口 入方向 1 允许 TCP 13002 0.0.0.0/0 Agent 数据回传端口 数据库实例下单限制?同一个用户单次下单只能购买一个数据库审计实例规格,购买不同/多个相同数据...
185****0011 联系人邮箱 请输入专线联系人的邮箱地址。 12345test@example.com 高级选项 标签 标签由标签键(Key)和标签值(Value)两部分组成,可作为标记对物理专线进行分类和搜索。 单击 图标可添加多个标签,单次操作最多可添加20个标签,单个物理专线最多可添加50个标签。 同一物理专线多个标签的标签键(Key)不可重复,且每个标签的标签键(Key),只能存在一个标签值(Value)。 设置标签键(Key)和标签值(Value)时应区分大小写,如Ke...