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向扩展的能力,可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 “主备版”:适用于数据量较小,且长期来看数据不会大幅度增长,但是对数据的可靠性,以及业务的可用性有一定诉求的场景。 部署形态 独立部署:将数据库组件部署在不同节点上。适用于可靠性、稳定性要求较高,实例规模较大的场景。
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较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力,在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本
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