19、使用 CodeDeploy 部署到 EC2 实例

使用 CodeDeploy 部署到 EC2 实例

1. 部署配置

部署配置决定了部署组内的部署行为,它指定了 CodeDeploy 服务应如何处理部署以及部署期间的任何故障。借助部署配置,你可以控制在部署组内每次要针对多少百分比或多少个实例进行部署,以及如何逐步将部署扩展到其余工作负载。

对于 AWS Lambda 和 ECS 部署类型,你可以在金丝雀部署或线性部署类型之间进行选择,并在配置的时间增加应用程序新版本的流量百分比。

AWS CodeDeploy 默认提供了几种部署配置,利用它们,你可以设计一种部署策略来实现零停机部署模型。默认情况下,如果你未指定任何部署配置,那么对于基于 EC2 实例的部署,CodeDeploy 将一次部署到一个实例。如果现有的部署配置不能满足你的需求,你可以创建自己的部署配置。创建新配置的步骤如下:
1. 点击 CodeDeploy 服务,然后在左侧面板中点击“Deployment configurations”,接着点击“Create deployment configuration”按钮。
2. 提供部署配置详细信息,如部署配置名称和计算平台选项。如果你选择 Amazon ECS 或 AWS Lambda 作为计算平台选项,则需要提供其他详细信息,如逐步更新流量的步骤和间隔。如果你选择 Amazon ECS 作为计算平台选项,则需要选择要一次执行部署的实例百分比或实例数量。
3. 点击“Create deployment configuration”按钮后,将创建一个部署组配置,你可以在创建部署组时使用此配置。

删除自己创建的部署配置项的步骤如下:
1. 选择要删除的部署配置项,然后

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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