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使用限制 在使用RES时,需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
在“创建计算资源”页面,填写计算资源相关配置,请参见表1。配置资源请勿超过集群资源最大限制,配置过大会导致计算失败。 表1 添加资源参数说明 参数名称 说明 资源名 资源名最大长度为10字符,只能由字母,数字,下划线,中划线组成。 Driver内存 Driver内存大于等于512MB。 DLI:默认7GB。 Driver核数
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。
配额说明 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)
查询规格 查询训练规格 父主题: API
最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况,因此在可预见的并发规格中,建议填写实际并发的规格,推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源,避免峰值的到来。 如果需要更多的规格,请您提工单联系工程师解决。
List 请参见表3,返回规格列表信息。 表3 specifications参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 是 String 模型名称。 display_zh 是 String 规格中文名称。 display_en 是 String 规格英文名称。 specification
driver_memory 是 String 驱动内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数,大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 executor_cores
driver_memory 是 String 驱动内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数,大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 executor_cores
成。 driver_memory String 驱动内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数,大于等于1。 executor_memory String 运行内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 executor_cores
资源,均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源:用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源:用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括:数据源。 在线服务:用于推荐系统在线推理,获得最终推荐结果。 套餐介绍
成。 driver_memory String 驱动内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数,大于等于1。 executor_memory String 运行内存,大于等于512M(m),或大于等于1G(g)。 executor_cores
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
“画像数据”:在数据源导入数据成功后,按每小时每百万条画像进行计费,在删除数据源后,将停止计费。 “训练作业”:在创建离线作业和导入实时数据均需要选取训练规格,根据训练规格大小进行计费。 如果需要数据源停止计费,请先终止近线数据源的导入,删除对应数据源和对应OBS中的数据存储。 父主题: 计费相关
说明 spec_id 是 Integer 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务,然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 optimize_parameters
智能场景和自定义场景如何收费? 各场景是按需计费,根据您选择的不同规格,价格不同。训练作业运行一次,根据此次运行时耗费的资源进行计费。当该场景作业处于结束状态,如“运行失败”状态,将停止计费。 每“执行”一次训练作业,都会产生计费,“运行中”的场景均处于计费中。 父主题: 计费相关
SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200