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我有一个相当大的模型，我试图运行(30 GB的内存最低)，但每次我启动一个新的实例，我可以调整CPU内存，而不是GPU。谷歌的人工智能笔记本服务有办法增加GPU的内存吗？
浏览 6提问于2020-03-13得票数 1
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由于某些VPC限制，我被迫使用自定义容器来预测在Tensorflow上训练的模型。根据需求，我使用Tensorflow服务创建了一个HTTP服务器。用于build映像的Dockerfile如下所示：ENV MODEL_NAME=my_model其中，my_model在名为1/的文件夹中包含saved_model。
然后，我将此映像推送到，然后使用Import an existing custom container并
浏览 2提问于2021-04-01得票数 0
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我一直在尝试开始使用Google Cloud的AI平台。
我自己的模型是用PyTorch编写的，因此选择开始使用PyTorch。我想我为什么要使用GPU是不言而喻的。
浏览 0修改于2021-02-09得票数 1
我希望使用谷歌云的新服务-统一人工智能平台来训练一个模型。us-docker.pkg.dev/cloud-aiplatform/training/tf-gpu.2-4:latest packageUri
浏览 36提问于2021-03-22得票数 0
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昨日，英特尔作为战略合作伙伴出席了2018腾讯云+未来峰会。峰会上，Raejeanne Skillern发表了演讲，深入介绍了英特尔与腾讯云在云计算、人工智能等领域的合作，展示了双方在数据时代驱动未来变革领域取得的一系列成果。作为新时代技术下的你，如何看待两者的合作，以AI推动从云到边缘的全面创新？
浏览 891提问于2018-05-24
我正试图从建议AI中获得预测结果，并将这些预测存储回大查询中。在获取了几行之后，Cloud函数会给出超时异常。有什么办法可以增加云功能的超时吗？或者，如果我可以直接将预测的结果推送到大查询中，而不需要任何云函数的交互？
浏览 6修改于2022-02-06得票数 0
我已经有了一个torch模型(BERT)，我想使用ai-platform服务通过GPU获得在线预测，但我不知道如何做到这一点。以下命令在不使用加速器的情况下有效：
gcloud alpha ai-platform versions create {VERSION} --model {MODEL_NAME} --origin=gs--runtime-version=1.14 --package-uris=gs://{BUCKET}/packages/my-torch-package-0.1.tar.gz,gs:/
浏览 49修改于2020-03-10得票数 1
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我正在使用木星在GCP (通过人工智能平台建立简单的方式)从scikit-garden训练一个MondrianForestRegressor。我的数据集大约是450000×300，使用机器进行训练，即使使用并行性n_jobs=-1 (32 CPU，208 32内存)也比我想要的要慢得多。
GPU对基于树的方法甚至有用吗？有文献表明它们是()，但我不完全理解是什么使GPU更适合不同类型的算法，除了它们很好地处理巨
浏览 8提问于2019-11-17得票数 0
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我正在使用Google平台，它提供jupyterlab笔记本。我有两个笔记本实例设置为运行R，其中现在只有一个笔记本打开。第一个笔记本将不会打开，无论多少次的停止和重置，我执行。在这张图片中可以看到笔记本电脑的概况，并以圆圈表示不同(它是“已开始”)：
对于这个困难，我可以想象的唯一原因是，我改变了笔记本的机器类型，将CPU数量从4减少到2，RAM从15减少到7.5。现在，我无法打开它，它对于环境应该说是R3.6的位置有一个空白。如果没有无备份的工作，我不介意删除它，重新开始。
浏览 4修改于2020-08-23得票数 5
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