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来源: 发布时间:2023年12月01日

    而taskscheduler会将任务分配到计算节点,并将分配情况提交给调度进程,调度进程会创建线程池去执行任务,并且报告执行情况,直到全部任务执行完成,释放计算资源。本实施例提供的,基于交互式操作单元、批量式操作单元及接口式操作单元来提供多种操作平台,能够方便用户使用机器学习系统进行模型搭建、模型训练、模型评估及数据预处理等操作,且能够实现机器学习系统与外部系统的无缝先借,进而使得本机器学习系统的计算资源能够被充分利用。并基于yanr模式和standalone模式来进行系统资源管理,实现对异构计算资源的调度和单机计算资源的调度,使得计算资源能够被充分利用,避免硬件资源的浪费,降低开发和运维成本。需要说明的是,实现上述实施例中的全部或者部分可以通过计算机程序来指示相关硬件完成,上述计算机程序可存储于一计算机可读存取介质中,该程序在执行时,能实现上述机器学习系统的功能,所述计算机可读介质至少可以包括:能够将计算机程序代码携带到拍照装置/门禁系统的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(rom。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者。听见时代听学盒子的用户体验好,界面简洁明了,操作简单。鹤壁听学盒子

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    所述接口服务框架基于超文本传输协议与外部系统交互。在一种可能的实现方式中,所述资源管理模块采用调度管理模式对分布式系统的计算资源进行统一调度。进一步地,所述资源管理模块采用主从模式实现对单集群的计算资源的调度。在一种可能的实现方式中,所述资源管理模块具体用于根据机器学习任务的资源需求和各个计算节点的计算资源进行资源分配,并根据资源分配结果将机器学习任务分别调度至对应的计算节点执行。实施例与现有技术相比存在的有益效果是:上述机器学习系统基于数据模块提供的大数据的基础,利用机器学习算法及框架模块提供多种机器学习算法和框架,利用操作模块构建机器学习模型,并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练,无需重复部署集群环境,有效地避免硬件资源浪费,降低开发和运维成本。附图说明为了更清楚地说明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者,公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台,为学生提供听学教育解决方案和设备。温州高三听学盒子哪家好听见时代听学盒子的课程内容涵盖了各个方面,包括商务英语、旅游英语、口语等方面。

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    也可以根据机器学习任务的执行时间来确定,在此不加以限制。可以理解的是,对于需要计算资源较大的机器学习任务,可以将机器学习任务进行分解,然后按照分解得到子任务来分配计算资源,并各个将子任务调度到对应的计算节点,由对应的计算节点执行子任务。需要说明的是,为了不占有其他机器学习任务的计算资源,可以为每个子任务分配设定的资源量,如果子任务使用的计算资源超过设定的资源量时,则将该子任务从计算节点中强制退出,以达到不占用其他任务的计算资源的目的。需要说明的是,机器学习任务的分解规则可以根据实际情况来设置,这里不加以限制,例如将数据预处理和模型训练分解为两个子任务。具体地,操作模块14用于提供构建机器学习模型的操作平台。具体地,操作模块14是机器学习系统根据机器学习任务搭建机器学习模型的操作平台,其可以提供可拖拽式的组件,通过可拖拽式的组件来搭建机器学习模块。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者,公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台,为学生提供听学教育解决方案和设备。听见时代听学盒子的用户体验好,界面简洁明了,操作简单,方便使用。

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