OpenShift Dedicated 4 入门 OpenShift Dedicated 入门 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Dedicated 4 入门 OpenShift Dedicated 入门 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in Hat, as the licensor of this document, waives the right to enforce, and agrees not to assert, Section 4d of CC-BY-SA to the fullest extent permitted by applicable law. Red Hat, Red Hat Enterprise Linux, 从用户撤销管理员权限 2.9. 撤销对集群的用户访问权限 2.10. 删除集群 2.11. 后续步骤 2.12. 其他资源 3 3 3 4 4 4 4 6 7 7 9 9 10 11 11 11 目 目录 录 1 OpenShift Dedicated 4 入 入门 门 2 第 1 章 了解您的云部署选项 您可以使用您拥有的云帐户或在 Amazon Web Services (AWS)

OpenShift Service on AWS 4 Red Hat OpenShift Cluster Manager 使用 OpenShift Cluster Manager 配置 Red Hat OpenShift Service on AWS Last Updated: 2024-02-10 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 Red Hat OpenShift Hat, as the licensor of this document, waives the right to enforce, and agrees not to assert, Section 4d of CC-BY-SA to the fullest extent permitted by applicable law. Red Hat, Red Hat Enterprise Linux, MANAGER 1.2. 常规操作 1.3. 集群标签页 1.4. 其他资源 3 3 3 3 6 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Service on AWS 4 Red Hat OpenShift Cluster Manager 2 第 1 章 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER Red Hat OpenShift Cluster

OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 Last Updated: 2024-02-15 OpenShift Dedicated 4 附加组件服务 在 OpenShift Dedicated 集群中添加服务 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text Hat, as the licensor of this document, waives the right to enforce, and agrees not to assert, Section 4d of CC-BY-SA to the fullest extent permitted by applicable law. Red Hat, Red Hat Enterprise Linux, OPENSHIFT DEDICATED 的附加 的附加组 组件服 件服务 务 2.1. RED HAT OPENSHIFT API MANAGEMENT 3 3 3 4 5 5 目 目录 录 1 OpenShift Dedicated 4 附加 附加组 组件服 件服务 务 2 第 1 章 使用 RED HAT OPENSHIFT CLUSTER MANAGER 控制台 在集群中添加服务 您可以使用

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free • 放个flamegraph • 开源地址 wrk • 制造压⼒力力 • 挖掘整体性能瓶颈 • 实现⾮非常精妙的压⼒力力⼯工具，强烈烈安利利（要不不要写个py binding） 4 动⼿优化 多线程服务器的问题 • 每个请求单独进GPU，利利⽤用率不不⾼高 • ⼤大量量请求并⾏行行，CUDA会爆 • wrk截图 service-streamer • 请求排队组装成batch，再⼀一起送进GPU

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