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來源: 發布時間:2023-11-16

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    也可以根據機器學習任務的執行時間來確定,在此不加以限制。可以理解的是,對于需要計算資源較大的機器學習任務,可以將機器學習任務進行分解,然后按照分解得到子任務來分配計算資源,并各個將子任務調度到對應的計算節點,由對應的計算節點執行子任務。需要說明的是,為了不占有其他機器學習任務的計算資源,可以為每個子任務分配設定的資源量,如果子任務使用的計算資源超過設定的資源量時,則將該子任務從計算節點中強制退出,以達到不占用其他任務的計算資源的目的。需要說明的是,機器學習任務的分解規則可以根據實際情況來設置,這里不加以限制,例如將數據預處理和模型訓練分解為兩個子任務。具體地,操作模塊14用于提供構建機器學習模型的操作平臺。具體地,操作模塊14是機器學習系統根據機器學習任務搭建機器學習模型的操作平臺,其可以提供可拖拽式的組件,通過可拖拽式的組件來搭建機器學習模塊。深圳市聽見時代科技有限公司是一家以聽學教育解決方案為主題的互聯網科技企業。作為中國聽學教育服務平臺的開創者,公司致力于開發聽學的教育技術、教育方案、教育內容和教育平臺,為學生提供聽學教育解決方案和設備。

    所述接口服務框架基于超文本傳輸協議與外部系統交互。在一種可能的實現方式中,所述資源管理模塊采用調度管理模式對分布式系統的計算資源進行統一調度。進一步地,所述資源管理模塊采用主從模式實現對單集群的計算資源的調度。在一種可能的實現方式中,所述資源管理模塊具體用于根據機器學習任務的資源需求和各個計算節點的計算資源進行資源分配,并根據資源分配結果將機器學習任務分別調度至對應的計算節點執行。實施例與現有技術相比存在的有益效果是:上述機器學習系統基于數據模塊提供的大數據的基礎,利用機器學習算法及框架模塊提供多種機器學習算法和框架,利用操作模塊構建機器學習模型,并基于資源管理模塊調度計算資源對構建的機器學習模型進行訓練,無需重復部署集群環境,有效地避免硬件資源浪費,降低開發和運維成本。附圖說明為了更清楚地說明實施例中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。深圳市聽見時代科技有限公司是一家以聽學教育解決方案為主題的互聯網科技企業。作為中國聽學教育服務平臺的開創者,公司致力于開發聽學的教育技術、教育方案、教育內容和教育平臺,為學生提供聽學教育解決方案和設備。聽見時代聽學盒子的課程難度低,可以讓你在輕松愉快的氛圍中提高聽力水平。

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