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来源: 发布时间:2023年11月27日

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    并实现周期性触发调度,启动批量式的机器学习模型训练任务。需要说明的是,上述scheduler系统也可以是b/s架构系统,将浏览器的窗口作为前端操作平台来输入批量式的机器学习任务,然后又服务器作为批量处理服务框架来响应该学习任务。具体地,接口式操作单元143基于knox技术和livy技术构建接口服务框架,所述接口服务框架基于超文本传输协议与外部系统交互。具体地,接口式应用方式可以采用knox技术实现机器学习模型的文件同步功能,能够支撑机器学习系统训练完成的机器学习模型与其他应用系统的对接。基于livy技术来机器学习系统的接口,以方便将其他应用系统开发的机器学习应用部署到本实施例的机器学习系统中,便于发挥本实施提供的机器学习系统的计算能力。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。听见时代的社会价值在于倡导“用耳朵、真学习”,将“Heard”与“Learn”充分打通,用听来获取知识的同时,培养语感、乐感和表达、表演能力,从而认识世界、提升素养。学生听学盒子哪里买听见时代听学盒子的学习方式便捷,随时随地进行学习。

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    让教与学都更轻松、更快乐、更高效。公司的愿景是让每一个孩子听智慧声音,见美好未来。为了实现这一愿景,听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性,以30年为目光,不断创新求变,听见未见;同时,公司也非常注重践行,务实实践,知行合一;通过超文本传输协议方式,实现与外部系统交互。在本实施例中,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。具体地,对于分布式系统的计算资源的调度可以通过调度管理模式来实现,上述调度管理模式为yarn模式,操作模块提交了机器学习任务后,资源管理器会选择一个计算节点,并控制该计算节点去启动容器,并将该计算节点设置为管理节点,并由该管理节点向资源管理器请求计算所需的计算资源,资源管理器同意请求后分配计算资源给到管理节点,管理节点再基于分配到的计算资源将机器学习任务下发到与分配到的计算资源相对应的计算节点进行执行,并获取执行结果,当机器学习任务执行完毕后,管理节点会释放该计算资源。在本实施例中,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。具体地,对于小规模的计算资源的调度可以通过standalone模式来实现调度。听见时代听学盒子是一款专注于听力学习的产品。

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