Caffe服务请求构造
本文为您介绍如何为基于通用Processor的Caffe服务构造请求数据。输入数据说明 PAI-EAS预置了Caffe Processor，为保证性能，其输入输出为ProtoBuf格式。调用案例 PAI-EAS在华东2（上海）的VPC环境中部署了一个Public的测试案例，其服务名称...
示例代码
公网地址调用的TensorFlow示例（调用Caffe可以参考该示例，二者的输入输出一致）。VPC地址调用的TensorFlow示例（调用Caffe可以参考该示例，二者的输入输出一致）。服务调用Python SDK 服务调用的Python SDK封装了多线程连接池、请求数据...
预置Processor使用说明
1.6 pytorch_gpu_1.6 PyTorch1.6 Processor（内置PAI-Blade敏捷版优化引擎）Caffe caffe_cpu caffe_gpu Caffe Processor PS算法 parameter_sever 无 PS算法Processor Alink alink_pai_processor 无 无 xNN xnn_cpu 无 无 EasyVision easy_...
ModelVersion
OfflineModel SavedModel Keras H5 Frozen Pb Caffe Prototxt TorchScript XGBoost PMML AlinkModel ONNX SavedModel FrameworkType string 模型框架。Pytorch XGBoost Keras Caffe Alink Xflow TensorFlow TensorFlow Options string 扩展...
功能特性
支持主流深度学习框架 PAI支持TensorFlow、Caffe及MXNet等主流的机器学习框架。可视化的建模方式 Designer 封装了经典的机器学习算法，并提供了可视化的建模，其支持使用拖拽的方式搭建机器学习实验而无需显式编程。一键式的模型部署服务 ...
CreateModelVersion-创建模型版本
FormatType string 否 模型格式，取值如下：OfflineModel SavedModel Keras H5 Frozen Pb Caffe Prototxt TorchScript XGBoost PMML AlinkModel ONNX SavedModel FrameworkType string 否 模型框架，取值如下：Pytorch-XGBoost Keras Caffe...
ListModelVersions-获取模型版本列表
取值如下：OfflineModel SavedModel Keras H5 Frozen Pb Caffe Prototxt TorchScript XGBoost PMML AlinkModel ONNX SavedModel FrameworkType string 否 配置模型框架，来过滤模型版本列表，取值如下：Pytorch-XGBoost Keras Caffe Alink ...
产品优势
统一加速 提供对TensorFlow、Caffe、MXNet和PyTorch多种人工智能框架的统一加速。性能深度优化 基于阿里云IaaS基础资源（GPU、CPU、网络以及I/O等基础设施）提供性能的深度优化。弹性伸缩 基于IaaS基础资源，支持一键构建、弹性伸缩。开源...
GetModelVersion-获取模型版本
{"Processor":"tensorflow_gpu_1.12"} FormatType string 模型格式，可能值：OfflineModel SavedModel Keras H5 Frozen Pb Caffe Prototxt TorchScript XGBoost PMML AlinkModel ONNX SavedModel FrameworkType string 模型框架，可能值：...
在GPU实例上部署NGC环境
NGC网站 提供了目前主流深度学习框架不同版本的镜像（例如Caffe、Caffe2、CNTK、MxNet、TensorFlow、Theano、Torch），您可以选择需要的镜像部署环境。操作步骤 支持部署NGC环境的实例规格族包括：gn5i、gn6v、gn6i、gn6e、gn7i、gn7e、gn...
应用场景
超大规模GPU算力系统，全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、Xgboost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同...
服务在线调试
如果您使用通用Processor（包括TensorFlow、Caffe、PMML等）部署服务，服务请求数据构造，可以参考 通用Processor服务请求构造。其他种类模型的服务请求数据，需要根据您自定义模型或镜像的数据输入格式来确定。以心脏病预测案例的 逻辑...
应用场景
能够实现：支持生态 内置对 TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch 等主流深度学习计算框架支持和优化。快速弹性 一键部署机器学习开发、训练、推理服务，秒级启动和弹性伸缩。简单可控 轻松创建、管理大规模 GPU 计算集群，并且可以监控 GPU ...
Designer计费说明
该模块包括TensorFlow、Caffe以及MXNet等框架。华东2（上海）V100卡 29.106 华东1（杭州）V100卡 29.106 华南1（深圳）V100卡 29.106 表 3.（GPU即将下线）预付费（包年包月）定价 地域 机型 计费（CNY/月）描述 华北2（北京）单机2卡P100...
阿里云异构计算产品总览
阿里云异构计算云服务研发了云端AI加速器，通过统一的框架同时支持了TensorFlow、PyTorch、MXNet和Caffe四种主流AI计算框架的性能加速，并且针对以太网和异构加速器本身进行了深入的性能优化。阿里云异构计算产品家族介绍 下文为您介绍阿里...
TensorFlow常见问题
PAI提供的深度学习组件包括TensorFlow、PyTorch、Caffe及MXNet，需要进行GPU资源和OSS访问授权。关于如何开启GPU，详情请参见 管理工作空间；关于如何进行OSS访问授权，详情请参见 云产品依赖与授权：Designer。如何支持多Python文件引用？...
PAI灵骏智算服务概述
全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、XGBoost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同规模GPU算力需求，平滑...
安装AIACC-Training
AIACC-Training支持基于主流人工智能（包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe等）搭建的模型进行分布式训练。在接口层面上，目前AIACC-Training兼容了PyTorch DDP以及Horovod的API，对于原生使用上述分布式训练方法的训练代码，可以做到无...
EAS模型服务概述
针对常用的PMML、TensorFlow（Saved Model）及Caffe模型，EAS 提供了预置的官方Processor。自定义processor EAS 预置Processor无法满足所有的服务部署需求，您可以通过自定义Processor，实现更灵活的服务部署。EAS 支持通过C++、Java或...
创建GPU实例
GPU实例在大规模并行计算或者图形渲染场景下，具有较强的计算能力和图形处理能力。使用GPU实例可以为您的业务提供更好的计算性能或者满足专业级图形设计需求，本文为您介绍如何创建GPU实例。操作步骤 前往 实例创建页。...
SQL Plan Management
AnalyticDB PostgreSQL版 通过sr_plan插件提供了查询计划管理（SQL Plan Management）功能，本文为您介绍如何使用查询计划管理功能。注意事项 仅内核版本为V6.3.9.0及以上的 AnalyticDB PostgreSQL版 存储弹性模式实例支持查询计划管理功能...
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