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离线模型推理流程介绍
3、任务调度器将任务再拆分成任务块,下发到AI Core或AI CPU上进行执行,完成后将任务块结果返回给任务调度器。 4、任务调度器遍历执行流中的任务,循环发射任务块并返回执行结果直至所有任务全部完成后,将任务结果返回并存入运行管理器的内存中。 5、在完成多执行流的任务计算时,需要通
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框架管理器离线模型加载介绍
CPU的计算任务,一个任务由AI CPU或AI Core上的一个核函数来完成,而事件指的是不同执行流之间的同步操作。 完成一个模型的计算需要循环遍历离线模型中的所有算子,并刷新任务信息后,离线模型执行器会调用运行管理器接口下发任务给任务调度器,最后由离线模型执行器返回加载结束信息给A
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Gremlin
返回数量为100。g.E()表示查询所有边,但是不推荐使用这种方式,边数过大时,这种查询不合理一般需要添加过滤条件或限制返回数量。g.V().limit(3).valueMap()表示查询点的所有属性。通过Gremlin查询语句,可以对图数据进行快速的查询,查询结果会显示在查询结果区域,方便您快速查询。
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智能化:激活企业的自我协同效能
企业形成自我发展、自我创新的自循环体系,最大化激活企业的自我协同效能。 ● 从大数据走向智能决策:以前的报表是人工统计的 Excel 表,决策全靠经验,误判经常发生。万物智能时代,数据的获取、使用过程将智能化,根据企业经营数据,可科学地生成图形化报表,管理者决策更高效。 ● 实现
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导出函数ExportFunction
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