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- 产品优势一体化计算加速平台·异构计算产品为您提供优质的服务体验,本文带您了解本产品的产品优势。 安全稳定的算力底座 高性价比国产化算力支持。 大规模分布式训练支持。 万卡规模集群管理与实践。 多用户场景支持 使用标准资源组,用户可直接登录节点操作。 扩展资源组,为用户预装k8s集群及相应控制器,用户直接进行自定义任务创建与管理。 全流程监控与故障感知 训前环境健康一键检测。 训中多维度指标实时监控。 多场景故障感知与断点续训。
- 应用场景大模型 支持万张GPU规模的资源弹性,支持3D并行分布式训练、数据加速等算力调度赋能层能力,大大提升AI任务效率降低成本。 政务场景 通过增量预训练和模型微调训练政务行业大模型,实现政策咨询、公文助手、智能导办、坐席辅助等功能,缩短群众办事时长。 科研教育 人工智能驱动的科学研究(AI for Science, AI4S)融合科学原理和大数据,打造新一代科学技术服务平台,实现数据与算力、算法融合应用。将基于人工智能技术算法、大数据对科学计算与工业范式进行创新。
- 将实例的数据恢复到指定时间点操作步骤在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择【产品 数据库 关系型数据库 分布式关系型数据库】,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击【管理控制台】,进入【概览】页面。在左侧导航栏,选择【DRDS > 实例管理】,进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏,选择区域和项目。在实例列表中,找到目标实例,单击【操作】列的【管理】,进入实例【基本信息】页面。单击【备份恢复】,进入【备份列表】页面。在备份文件列表上方,单击【实例恢复】。在【实例恢复】面板中,查看并配置如下参数。
- 步骤五：创建DRDS帐号在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择【产品 数据库 关系型数据库 分布式关系型数据库】,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击【管理控制台】,进入【概览】页面。 在左侧导航栏,选择【DRDS > 实例管理】,进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏,选择区域和项目。 在实例列表中,找到目标实例,单击【操作】列的【管理】,进入实例【基本信息】页面。 单击【用户管理】,进入【用户管理】页面。 单击【创建用户】按钮,在弹窗中选填用户参数信息,单击【确定】,创建用户。
- 配置Redis源端参数由于分布式缓存服务(DCS)限制了获取所有Key的命令,CDM无法支持DCS作为源端,但可以作为迁移目的端,第三方云的Redis服务也无法支持作为源端。如果是用户在本地数据中心或ECS上自行搭建的Redis支持作为源端或目的端。 从本地Redis导出数据时,源端作业参数如下表所示。 表 Redis作为源端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 Redis键前缀 键的前缀,类似关系型数据库的表名。
- 查看系统基本信息操作步骤以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击系统信息 > 基本信息,进入基本信息页面。选择基本信息页签,你可查看系统名称、系统版本号和系统部署日期。
- 查看操作记录操作步骤以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击任务管理,进入任务管理页面。在当前实例下拉框选择您需要查找的实例,输入筛选条件,单击查询。单击任务所在行的详情,进入任务详情页面。
- 查看操作记录操作步骤以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击任务管理,进入任务管理页面。在当前实例下拉框选择您需要查找的实例,输入筛选条件,单击查询。单击任务所在行的详情,进入任务详情页面。
- pgxc_prepared_xacts视图的作用:收集分布式数据库系统中所有数据节点(Data Nodes)上的准备好的事务(prepared transactions)的全局ID(gid)。 名称 类型 定义 pgxc_prepared_xact text 准备好事务的gid(全局事务ID)
- 查看系统基本信息以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击系统信息 > 基本信息,进入基本信息页面。选择基本信息页签,你可查看系统名称、系统版本号、系统管理员和系统部署日期。
- Zookeeper持久化数据的迁移使用限制 迁移前确保源ZooKeeper停止同步服务,并且有生成最新的快照文件。 该方式不支持同步分布式锁、临时节点数据。 迁移步骤 步骤一:导出源ZooKeeper快照 在源ZooKeeper部署机器上,查看zoo.cfg配置文件,获取dataDir配置目录。 进入dataDir目录后,进入version-2/目录找到最新的快照文件进行下载保存。 在MSE ZooKeeper实例详情页面中,进入数据管理->Znode管理->点击数据导入。
- 查看系统基本信息操作步骤以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击系统信息 > 基本信息,进入基本信息页面。选择基本信息页签,你可查看系统名称、系统版本号、系统管理员和系统部署日期。
- CT-LLM-Inference介绍与主流基于模型参数分布式存储的思路不同: 本方案是在多个计算单元上分别存储整个模型的参数,而对不断累积的推理出的上下文向量信息进行分布式存储,即第一个计算单元存储满了之后,存入第二个,再装满后,装入第三个,以此类推。 本方案的并行上限理论上并不受模型结构限制,只要有足够的计算单元补充,无限长的文本上下文信息都可以进行并行存储。此功能可被应用于处理超长文本推理;提升分层少、头数少的模型的并行能力;利用多个小内存的计算单元进行超长文本推理。
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