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支持從V2.2.0、V2.2.T2、V2.2.T2.SPC100、V2.2.T2.SPC200、V2.2.T3版本升級到最新版本。已將所需升級的鯤鵬性能分析工具的軟件包下載到本地。聯網狀態下,系統會自動下載鯤鵬性能分析工具包。也可手動將鯤鵬性能分析工具的安裝包下載到本地,上傳到目標服務器用戶主目錄下,再使用插件的一鍵式安裝。聯網狀態下,系
該任務指導用戶使用Loader將數據從SFTP服務器導入到HDFS/OBS。創建或獲取該任務中創建Loader作業的業務用戶和密碼。確保用戶已授權訪問作業執行時操作的HDFS/OBS目錄和數據。獲取SFTP服務器使用的用戶和密碼,且該用戶具備SFTP服務器上源文件的讀取權限。若源文件在導入后文件名要增加后綴,則該用戶還需具備源文件的寫入權
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使用訓練出的MindSpore模型在昇騰芯片上進行推理的步驟如下。拷貝MindStudio安裝目錄MindStudio/samples/inference下的acl_resnet50工程至用戶自行指定的位置,工具欄File>Open...打開該工程。若出現提示“ADK or Target is not installed for the
根據實際應用的場景,添加用于推理的模型文件和圖片數據集。在添加模型文件前,您需要先參見模型轉換將第三方模型轉換為適配昇騰AI處理器的離線模型(*.om文件)。右擊工程名,在彈出的快捷菜單中選擇Add Model。Windows使用場景下,若提示沒有權限添加模型,則需要重新以管理員身份運行MindStudio,詳情請參見Windows場景下
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已將所需升級的鯤鵬性能分析工具的軟件包下載到本地。獲取軟件包后,需要校驗軟件包,確保與網站上的原始軟件包一致,詳細步驟請參見軟件包校驗。獲取軟件包后,需要校驗軟件包,確保與網站上的原始軟件包一致,詳細步驟請參見軟件包校驗。升級前請確認鯤鵬性能分析工具可以正常使用。升級前請確認安裝空間至少保留原工具安裝目錄的大小加上新版本安裝空間(1GB)
您可在“鏡像管理”點擊“上傳鏡像”。在“上傳鏡像”頁面,點擊“點擊上傳”選擇需要上傳的鏡像文件或者將鏡像文件拖拽到上傳界面。上傳過程中,等待鏡像上傳完畢。注:在上傳過程中,不能關閉瀏覽器,否則會上傳失敗上傳成功后,點擊“確定”。在鏡像列表查看剛上傳的鏡像文件。注:鏡像文件限制。鏡像命名規范:docker_{鏡像名稱}_{版本號}.tar.
SAP NetWeaver分布式部署如圖1所示。該部署方式是由多個SAP實例組成,一個SAP實例是一組同時開始和結束的進程。在分布式系統中,所有實例都運行在獨立的云服務器上,主要包括以下實例:ABAP Central Services instance (ASCS實例)SAP HANA database instance (DB實例)Pr
如果待分析/待預檢/待對齊的源碼壓縮包,待重構的軟件包大于500MB或者源碼解壓后大于1GB,需要手動將源碼或者軟件包上傳至服務器,其他情況可通過“上傳”功能上傳。以下步驟中的/opt/portadv為工具安裝目錄,請根據實際情況替換。打開FTP工具(例如winscp),以root用戶登錄服務器操作系統。將待分析/待預檢/待對齊/待重構的
默認情況下,對一個新的服務器第一次進行全量備份,后續進行永久增量備份。第一次全量備份,備份磁盤的已用空間(非磁盤總空間)。例如一個100GB的磁盤,共寫入40GB數據,則備份40GB。后續增量備份,備份磁盤相比上一次備份后變化的空間。例如首次備份后新產生或變化了5GB數據,則第二次備份5GB。云備份支持從任意一個備份恢復資源的全量數據,不
僅Windows Server 2012 R2和Windows Server 2016需要設置虛擬內存。裸金屬服務器的內存很大,自動分配的虛擬內存會占用大量的系統盤空間,影響系統性能。建議在鏡像制作過程中關閉虛擬內存或者設置上限。具體操作如下:登錄Windows虛擬機操作系統。單擊左下角的圖標,在“這臺電腦/此電腦”上右鍵單擊,選擇“屬性
根據實際應用的場景,添加用于推理的模型文件和圖片數據集。在添加模型文件前,您需要先參見模型轉換將第三方模型轉換為適配昇騰AI處理器的離線模型(*.om文件)。右擊工程名,在彈出的快捷菜單中選擇Add Model。在彈出的窗口中,選擇*.om文件,可一次添加多個om文件(按住鍵盤上的Ctrl鍵選中多個文件)。添加*.om文件有如下要求:Mi
根據實際應用的場景,添加用于推理的模型文件和圖片數據集。在添加模型文件前,您需要先參見模型轉換將第三方模型轉換為適配昇騰AI處理器的離線模型(*.om文件)。右擊工程名,在彈出的快捷菜單中選擇Add Model。在彈出的窗口中,選擇*.om文件,可一次添加多個om文件(按住鍵盤上的Ctrl鍵選中多個文件)。添加*om文件有如下要求:Min
開發者板形態下,使用16路推理進程并發對1080P圖片進行處理,導致內存耗盡,內存申請失敗后進程退出。為了防止抖動,默認情況下Engine隊列大小為200,在上述場景下,隊列堆積滿會占用3M*200=600M內存,如果16路推理進程(假設每路進程3個Engine)同時堆積滿,就需要29G內存,超過8G的限制,導致內存耗盡,內存申請失敗后進
開發者板形態下,使用16路推理進程并發對1080P圖片進行處理,導致內存耗盡,內存申請失敗后進程退出。為了防止抖動,默認情況下Engine隊列大小為200,在上述場景下,隊列堆積滿會占用3M*200=600M內存,如果16路推理進程(假設每路進程3個Engine)同時堆積滿,就需要29G內存,超過8G的限制,導致內存耗盡,內存申請失敗后進
添加模型文件用于推理。下文路徑中的{software version}和{os}.{arch}請根據實際情況替換。您可以從以下鏈接中獲取ResNet-50網絡的模型文件(*.prototxt)、預訓練模型文件(*.caffemodel),并以MindStudio安裝用戶將獲取的文件上傳至MindStudio安裝服務器。https://gi
總結
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