区域 |
支持智算服务的逻辑位置。不同区域间存在资源配置、服务价格等差异,区域间服务相互隔离。 |
容器实例 |
容器是轻量的、可执行的独立软件包,是镜像运行的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除等。 |
镜像 |
根据使用范围,镜像分为系统镜像、自有镜像和共享镜像。- 系统镜像:平台默认支持的一些常用镜像,所有用户均可使用。
- 自有镜像:由用户固化或者上传形成的镜像,创建用户可使用。
- 共享镜像:由某一个用户共享的镜像,该用户所在客户下的所有用户均可使用。
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机型组 |
GPU容器实例的机型组,是同一种GPU型号的机型的集合。 |
机型 |
GPU容器实例的机型,对应不同的GPU、CPU、内存、硬盘的配置。 |
个人网盘 |
用户级独享网盘。同一区域当前用户的所有容器实例均可访问该网盘。 |
共享网盘 |
客户级共享网盘。同一区域当前客户下所有用户的容器实例均可访问该网盘。 |
SSH密钥 |
SSH密钥是可以配合容器实例的身份验证方式,使用SSH公钥/私钥(keypair)可进行远程登录身份验证,提升容器实例的安全性。 |
客户配额 |
客户配额对客户的资源使用进行一定程度的限制,目前配额项包括: |
训练 |
在⼈⼯智能中,⾯对⼤量⽤户输⼊的数据/素材,如果要在杂乱⽆章的内容准确、容易地识别,输出我们期待输出的图像/语⾳,并不是那么容易的。我们需要基于特定的算法,通过训练得到我们需要的模型。 |
调优 |
算法的内容,除了核⼼识别引擎,也包括各种配置参数,例如:语⾳智能识别的⽐特率、采样率、⾳⾊、⾳调、⾳⾼、⾳频、抑扬顿挫、⽅⾔、噪⾳等乱七⼋糟的参数。成熟的识别引擎,核⼼内容⼀般不会经常变化的,为实现”识别成功“这⼀⽬标,我们只能对配置参数去做调整。对于不同的输⼊,我们会配置不同参数值,最后在结果统计取⼀个各⽅⽐较均衡、识别率较⾼的⼀组参数值,这组参数值,就是我们训练后得到的结果,这就是调优的过程。 |
推理 |
基于已有的模型,对输入数据进行结果预测。 |