什么是云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）是一个企业级的Kubernetes集群托管服务，支持容器化应用的全生命周期管理，为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算（

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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图3 基础信息 选择模式 自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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云容器实例当前支持使用GPU，您可以根据需要选择，实例收费详情请参见产品价格详情。 当不使用GPU时，Pod规格需满足如下要求： 表1 Pod规格限制要求 Pod规格限制项 限制取值范围 Pod的CPU 0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核。 CPU必须为0.25核的整数倍。 Pod的内存

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，修改kubelet组件的CPU管理策略配置（cpu-manager-policy）参数值，选择static。 单击“确定”，完成配置操作。 为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU（即CPU绑核）有如下几点要求： 节点上开启静态（static）CPU管理策略，具体方法请参见为

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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在 自然语言处理 套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“

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选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于零售商品识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台选择

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选择数据 在使用云状识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于云状识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 云状识别工作流支持将服务一键部

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语种选择 图元展示 参数介绍 语种选择图元的参数如下图所示。 图元参数说明如下： 节点类型：语种选择，不可以修改。 节点名称：画布上显示的图元名称。 选择语种：语种选择，可以将后续流程根据语种区分不同的分支。当前支持中文、英文、葡萄牙语、泰语和西班牙语、法语、阿拉伯语，可选值由音视频资源管理中配置的语种决定。

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