（一）openvino安装说明：【pytorch】将模型部署至生产环境：openVINO安装及python和c++环境配置（二）openvino部署流程如图所示： OpenVINO工具套件中用于AI推理加速的组件包括用于优化神经网络模型的Python工具Model Optimizer（模型优化器）和用于加速推理计算的软件包Inference Engine（推理引擎）。 中间表示（IR）包括两个文件
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2024-04-18 21:20:38
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已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
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2024-07-01 17:09:47
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作者：独独力子
前言我们机器在绝大多数时间是空闲的，如果你在Windows下用任务管理器或其他的Linux平台观察CPU，你会看到CPU的使用率常见在1～2%，如果能利用现有的计算机资源，把空闲的CPU利用起来，或者能让服务器智能的迁移负荷，加快我们的编译速度，就是我们部署distcc的理由。分布式集群中的节点需要硬件尽可能的一致，不一致的硬件集群称为异构集群,虽然这并不能改变集群的特性
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2024-03-28 13:24:07
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上一章节介绍了FastDFS的单机部署和使用，但是实际上的场景中不可能只用单机来做，更多的时候是采用集群部署，那么本章就带大家进入集群部署的研究。1、准备环境 我这里采用7台，当然你们按照自己的选择，最外层的Nginx是用来进行统一域名+请求转发，另外我设定了2个tracker分别负载到2
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2024-01-20 05:20:37
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1.分布式部署：得先安装scrapy_redis库 分布式的安装及讲解：需要下载redis redis数据库的安装：在Scrapy项目的setting.py文件中加入：SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 开启Scrapy-redis调度器,分布式配置
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilte
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2024-08-14 16:32:02
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用户编写的分布式计算应用程序需要部署到生产环境中执行。对于终端用户来说，通常直接与基于计算引擎定制的计算平台交互，提交任务只需要在计算平台上上传打包后的应用或者 SQL 代码，点击运行就可以神奇地执行。对于计算平台来说，如何利用计算引擎提供的功能，高效且安全地将用户应用部署并执行则是一个难题。实际落实分布式计算应用部署的是计算平台、计算引擎和资源集群，进一步抽象地说，计算平台对应的是提交应用的客户
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2023-06-26 19:52:41
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1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境
conda activate env_name # env_name换成环境名称
# 安装onnx
pip install onnx
# 安装onnx runtime
pip install onnxruntime # 使用CPU进行推理
# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理
复制代码2.导出模型im
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2024-02-26 15:11:04
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一. redis分布式部署1.scrapy框架是否可以自己实现分布式？答曰: 不可以; 原因有二:其一: 因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器，这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url。(多台机器无法共享同一个调度器)其二: 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储。(多台机器无法共享同一个管道)2.
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2024-03-25 20:03:59
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一、flask1.1 module.pyimport torch
from torch import nn
class TestModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(TestModel, self).__init__()
self.sequential = nn.Sequential(
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2023-11-10 06:29:00
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C++端部署pytorch， libtorc使用教程（精简版）深度模型想要落地，必须要面临部署的问题，python虽然带来了训练的方便，但是实际部署却以C++端为主，所以如何让自己的模型很好的再C++端运行（除了C++调python代码）一直以来是个重要研究点，C++部署方法很多，这里仅针对libtorch的使用介绍：环境说明：windows10、pytorch1.4、VS20171.libtor
每篇文章的记录都是有目的的，这边呢，当然不例外，我们先来讲一下，这篇文章的目的所在：最近有朋友问到我，说自己目前还是单个springboot项目，然后如何最方面便捷的去部署呢？他的这个问题，和我们的这个系列篇有关系，我们呢，先记录下，为之后的分布式部署作铺垫！好了，话不多说，我们开整哈：1、首先介绍一下自己写的这个测试springboot项目，我们要测试就好好测试，这个小demo，还是将数据库也带
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2024-04-11 08:44:11
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在项目实战过程中，我们往往会采用爬虫框架来实现抓取，这样可提升开发效率、节省开发时间。而 pyspider 就是一个非常优秀的爬从框架，它的操作便捷、功能强大、利用它我们可以快速方便地完成爬虫的开发。pyspider 框架介绍pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬从系统，它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器，它支持多种数据库后端、多种消息队列
Ollama 如何分布式部署
在当前应用日益复杂的环境下，分布式系统的设计成为了一个重要的课题。Ollama 是一个专注于机器学习模型的部署解决方案，能够提供高效的推理服务。许多用户在实际应用中遇到的挑战是如何高效地将 Ollama 部署为一个分布式系统，以满足不断增长的请求量和复杂的业务需求。
用户场景还原
在某大型在线教育平台中，用户需要通过 Ollama 提供的机器学习模型进行实时题目解
在Kubernetes（K8S）中部署分布式存储是一个非常重要的任务，它可以帮助我们实现数据的高可用性、扩展性和容错性。在本文中，我将详细介绍如何部署分布式存储，并给出相应的代码示例以帮助新手入门。
整个部署分布式存储的流程可以总结为以下三个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---------------
原创
2024-05-21 10:48:37
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1、分布式部署需要事先确定部署的环境以及部署方式，Apollo目前支持以下环境（1）自定义环境 可以理解为自己本地的测试环境（2）DEV 可以理解为开发环境（3
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2024-05-24 19:24:21
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jmeter什么要做分布式部署？jmeter是运行在JVM虚拟机上的，当模拟大量并发时，对运行机器的性能/网络负载会很大。此时就需要使用jmeter的分布式部署功能，实现多台被控机器同时并发访问被测系统。原理图：准备工作：1.在所有机器上，安装相同版本的jmeter和JDK。2.所有机器连接同一个网络。3.把所有机器的防火墙关闭，否则很可能会连接失败。4.修改每台机器的jmeter内存配置:&nb
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2024-04-30 11:17:33
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# PyTorch分布式训练如何同步
在深度学习领域，分布式训练越来越成为解决大规模模型训练问题的重要手段。PyTorch提供了强大的工具来支持分布式训练，尤其是在多个GPU或多台机器之间进行模型参数的同步。本文将探讨PyTorch的分布式训练机制，尤其是如何同步参数，包括代码示例、状态图和类图的示意。
## 1. 分布式训练的基本概念
分布式训练是将模型的训练过程划分为多个部分，在多个计算
原创
2024-09-04 04:00:39
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在深度学习的研究与生产环境中，使用 PyTorch 进行分布式训练已成为一种常见做法。然而，当我们需要停止训练时，往往会遇到一系列问题。本文将着重探讨“PyTorch 分布式训练如何停止”这一话题，分析其中的原因，提出解决方案，并提供验证测试。最终希望能为相关技术人员提供参考与帮助。
## 问题背景
在实际业务中，例如在使用 PyTorch 进行大规模模型训练时，我们需要确保训练可以高效而合规
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。作为一个深度学习工程师，学习这些内容是为了方便对服务化的模型进行debug，因为web开发的同时常常表示他们很难定位到深度学习服务的bug的位置。1. 环境系统：Ubuntu 18.04Python版本：3.7依赖Python包： 1. PyTorch==1.3 2. Flask==0.12 3. Guni
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2024-05-07 13:19:26
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Kafka 分布式安装部署集群规划集群部署解压安装包修改配置文件配置环境变量分发安装包kafka 群起脚本分发Kafka监控（Kafka Eagle）修改 kafka 启动命令上传压缩包解压到本地修改配置文件添加环境变量启动 集群规划cpu101cpu102cpu 103zkzkzkkafkakafkakafka下载官网 :http://kafka.apache.org/downloads保证
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2024-04-18 10:25:08
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