业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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指定节点调度：指定插件实例部署的节点 ，若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 自定义亲和策略：填写期望插件部署的节点标签实现更灵活的调度策略，若不填写将根据集群默认调度策略进行随机调度。自定义亲和策略详情请参见调度策略（亲和与反亲和） 配置volcano默认调度器配置参数，详情请参见表2。 colocation_enable:

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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负载伸缩概述 为什么需要负载伸缩 由于企业应用流量的不断变化，容器工作负载的资源需求也在不断变化。在部署、管理容器工作负载时，若时刻保持业务高峰期的资源数量，会造成大量的资源浪费；若为工作负载设置资源限制，则达到资源使用上限后可能会造成应用异常。Kubernetes中的HPA（Horizontal

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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Planiverse计划宇宙是一款以AI算法为基座的供应链端到端分析、分析与决策平台（支持Saas或私有化）。本平台不限行业，适用于例如食品饮料、美妆日化、鞋服、医药、制造等行业，覆盖供应链的需求计划、库存计划、补货计划、供应及生产计划、S&OP计划端到端全链条，依托于机器学习与运筹学算法的AI能力，集成

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配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息，可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力，支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题： 设备管理

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 GPU监控指标说明 父主题： 调度

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Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度

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NPU调度 NPU调度概述 NPU节点标签 创建NPU应用 父主题： 管理本地集群

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小时：支持按间隔小时配置调度周期，在某一时刻开始调度运行，调度周期可按间隔时间配置为小时级别，在当天结束时间结束调度后第二天再自动开始调度。同时支持按离散小时进行调度周期配置，可以指定一天内的任意小时和分钟进行调度，离散小时调度仅支持自然周期调度。 天：支持在某天的某一时刻开始调度运行，调度周期为1天。

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芯片研发全流程对于IT资源的诉求是波动，资源高峰期，本地静态资源无法满足动态需求，资源低谷期，本地资源只能闲置，整体IT资源利用率低，影响项目进度； 芯片研发随着工艺节点发展，对于IT资源的诉求是翻倍，企业IT部门无法快速做到无限制扩机房、扩容操作。 公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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