Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在IntelliJ IDEA样例工程的“tools”目录下找到打包工具：“storm-jartool

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Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github

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迁移Storm业务至Flink 概述 完整迁移Storm业务 嵌入式迁移Storm业务 迁移Storm对接的外部安全组件业务 父主题： 使用Storm

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生成Storm应用Jar包 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar包。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包： mvn package 执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题： 调测Storm应用

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若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令，

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设置各个节点上的Supervisor角色实例（包含其启动并管理的Worker进程）所使用的物理CPU百分比。根据Supervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。

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Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。De

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迁移Storm对接的外部安全组件业务 迁移Storm对接HDFS和HBase组件的业务 如果Storm的业务使用的storm-hdfs或者storm-hbase插件包进行的对接，那么在按照完整迁移Storm业务进行迁移时，需要指定特定安全参数，如下： //初始化Storm的Config

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套

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在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。 Tuple 一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple

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准备Storm应用开发环境 准备Storm应用开发和运行环境 导入并配置Storm样例工程 父主题： Storm开发指南（普通模式）

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图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量

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写入数据的功能。 本章节代码样例基于Kafka新API，对应IntelliJ IDEA工程中com.huawei.storm.example.kafka.NewKafkaTopology.java。 本章节只适用于 MRS 产品Storm与Kafka组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。

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createTopology()); } Storm不支持将HDFS的目的文件路径设置为HDFS的SM4加密分区。 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1导出的本地Jar包，4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。

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程应用。 将4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。 将开发好的yaml文件及相关的properties文件复制至storm客户端所在主机的任意目录下，如“/opt”。 执行命令提交拓扑。 storm jar /opt/jartarget/source

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图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子和split算子的发送消息总量，如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量

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该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库，将下载下来的数据库将传入Linux客户端(如"/opt")，并解压。 在Derby的安装目录下，进入bin目录，输入如下命令：

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