A-Tune是一款系统性能自优化的系统级基础软件，目标是智能识别出系统的负载类型，并进行业务模型到资源模型的动态调度，以充分释放鲲鹏服务器算力，使运行在鲲鹏服务器上的应用得到最佳性能表现。
一、安装A-Tune
支持操作系统：openEuler 1.0及以上版本
方法一（适用于普通用户）：使用openEuler默认自带的A-Tune
yum install -y atune
方法二（适用于开发者）：从本仓库源码安装
1、安装依赖系统软件包
yum install -y golang-bin python3 perf sysstat hwloc-gui
2、安装python依赖包
yum install -y python3-dict2xml python3-flask-restful python3-pandas python3-scikit-optimize python3-xgboost
或
pip3 install dict2xml Flask-RESTful pandas scikit-optimize xgboost
3、下载源码
mkdir -p /home/gopath/src cd /home/gopath/src git clone https://gitee.com/openeuler/A-Tune.git atune
4、编译
cd atune make
5、安装
make install
二、快速使用指南
1、管理atuned服务
启动atuned服务
systemctl start atuned
查看atuned服务状态
systemctl status atuned
2、atune-adm命令
list命令
列出系统当前支持的workload类型和对应的profile，当前处于active状态的workload类型。
接口语法：
atune-adm list
示例：
atune-adm list
analysis命令
实时采集系统的信息进行负载类型的识别，并自动执行对应的优化。
接口语法：
atune-adm analysis [OPTIONS] [APP_NAME]
运行示例1：使用默认的模型进行分类识别
atune-adm analysis
运行示例2：使用自定义训练的模型进行识别
atune-adm analysis –model ./model/new-model.m
运行示例3：指定当前的系统应用为mysql，仅作为参考。
atune-adm analysis mysql
其他命令使用详见atune-adm help信息
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以下内容参考：https://gitee.com/openeuler/A-Tune 一.简介 A-Tune是一款基于openEuler开发的，自动化、智能化性能调优引擎。它利用人工智能技术，对运行在操作系统上的业务建立精准模型，动态感知业务特征并推理出具体应用，根据业务负载情况动态调节并给出最佳的参数配置组合，从而使业务处于最佳运行状态。 二.A-Tune安装与启动 1.A-Tun
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feature-based 和 fine-tune是NLP方向使用预训练模型时常用的两种方式，所以简单总结下。 Feature-based Feature-based指在使用时，并不直接使用模型本身，而是利用模型产生的结果，即LM embedding，通过预训练的模型处理数据得到额外的特征，引入到要训练的模型中。 例如，在文本分类、序列标注等任务中，对输入的词进行编码得到词的embedding时，
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os: ubuntu 16.04 db: postgresql 10.6 A tool for tuning your TimescaleDB for better performance by adjusting settings to match your system’s CPU and memory resources. https://www.timescale.com/ timesca
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Tune-A-Video 可通过文本直接生成视频。 据介绍，根据一句文本描述和一段参考视频，Tune-A-Video 可以快速地将开放式文本-图像生成预训练模型，比如StableDiffusion，调整来做 GIF 动图/视频的生成，在一张 A100 上训练只需要 5-10 分钟。
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