分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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AI CPU 算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题，导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行，没有充分利用AI CORE的资源，从而导致计算性能较差，影响训练速度。部分场景下，可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子，从而提升训练性能。 当前对 AICPU

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量 云服务器 计算、存储以及网络配置利用率的方式。云 服务器 利用CPU积分机制保证云服务器基准性能，解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的 弹性云服务器 适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题： Redis使用

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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Share等特性的支持，进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano，并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台，单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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Server在开启分布式事务的时候已经启动MSDTC，其他服务器请参考设置 远程服务器 MSDTC（分布式事务处理协调器）进行启动。 更多介绍请参见Microsoft SQL Server官网MS DTC 分布式事务介绍。 使用限制 新实例默认开启分布式事务。 只读实例不支持分布式事务。 分布式事务功能一旦开启，将不允许关闭。

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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分布式消息（Kafka） 分布式消息（Kafka）连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式（Kafka）连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制，则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ 如何查

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