基于弹性计算的AI推理
场景描述 本方案适用于使用GPU进行AI在线推理的场景。在推理之前,模型已经训练完成。例如,刷脸支付中,我们在刷脸的时候,就是推理的一个过程。再比如图像分类,目标检测,语音识别,语义分析等返回结果的过程。 解决问题 使用GPU云服务器搭建推理环境 使用容器服务Kubernetes版构建推理环境 使用NAS存储模型数据 使用飞天AI加速推理工具加速推理 产品列表 GPU云服务器 容器服务Kubernetes版 NAS共享存储 直达最佳实践 》》
DLA之前对于MongoDB只支持简单类型的映射查询,对于嵌套字段无法直接查询,最近我们加入了对嵌套字段直接查询的支持,这篇文章给大家介绍一下。
首先我们在MongoDB里面准备一个带有嵌套数据结构的collection:
db.Ha.insert({
id: 1,
name: "james",
age: 1,
details: {
city: "hangzhou"
}
});
这里 details 里面的 city 字段就是一个嵌套的字段。然后我们来创建一个DLA里面的表:
CREATE EXTERNAL TABLE `Ha` (
`id` int,
`name` string,
`age` int,
`city` string
)
TBLPROPERTIES (
COLUMN_MAPPING = 'city,details.city;'
)
注意,我们这里用到了 COLUMN_MAPPING 的功能,它的作用是把用户在DLA层面声明的字段名映射到底层MongoDB里面的字段名,这里我们把 city 映射到了底层的 details.city 这个嵌套的字段。我们来查一下试试:
mysql> select * from Ha;
+------+-------+------+----------+
| id | name | age | city |
+------+-------+------+----------+
| 1 | james | 1 | hangzhou |
+------+-------+------+----------+
搞定!
这篇文章给大家介绍了一下怎么利用DLA去直接查询MongoDB里面的嵌套字段,在这个功能出现之前,我们只能把整个嵌套字段映射成一个string字段,然后利用json函数把要查询的具体嵌套字段拆解出来,有了这个功能之后,查询MongoDB嵌套字段会更方便,更高效。
Happy DLAing
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