我希望能够用我制作的训练应用程序容器来训练模型,并将其保存到我的工件注册表中。我希望能够使用一个烧瓶应用程序和一个能够处理某些逻辑的/predict路由来部署一个模型--而不一定只是预测一个输入json。它还需要一条我理解的/healthz路线。基本上,我想要一条管道,在我制作的模型训练容器上执行一项训练任务,然后用一个烧瓶应用程序来部署模型,并使用我制作的模型服务容器。看看溢出,我想知道问题的管道是否有我最终想要的正确布局。所以,就像这样:
import kfp
from kfp.v2 import compiler
from kfp.v2.dsl import component
from
当我们在Azure机器学习服务中将模型部署为ACIWebService时,我们不需要指定任何deployment_target。
根据 for azureml.core.model.model类,
deployment_target
ComputeTarget
default value: None
A ComputeTarget to deploy the Webservice to. As Azure Container Instances has no associated ComputeTarget, leave this parameter as None to deploy to
我的硬盘上有一些读写不佳的扇区。我可以测量每个扇区所需的读取时间,然后比较好扇区和坏扇区的时间。
我可以使用处理器的计时器来进行测量。如何用C/Assembly编写一个程序来测量读取每个扇区所需的确切时间?
因此,该过程如下所示:
Start the timer
Read the disk sector
Stop the timer
Read the time measured by the timer