可以设置批量部署、增量部署等部署策略吗？ 目前页面上还没有提供部署策略的选择，但是可以通过配置来实现一些部署策略，例如： 批量部署：在为应用配置主机时，可以选择多个主机作为目标主机。 增量部署：模板部署中支持新增部署步骤，或者禁用单个或者多个部署步骤。 父主题： 应用部署

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自定义镜像 ；支持修改AI应用描述；支持将Tensorflow模型格式转换为Mindspore模型格式； 部署管理：支持在线推理服务和批量推理服务两种形式部署；支持将AI应用多个版本部署为一个服务，可配置不同版本分流比例；模型部署为在线推理服务时，平台自动配置对外Rest API

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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Scripts 配置及脚本 1） Global.yaml：配置 服务器 节点的必要参数 2） Check-env.sh：部署前环境检查工作 3） Install-kubernetesinstall.sh：安装基础环境脚本 4） Auto-service.sh：完成产品一键部署 MENIFEST

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部署安装 配置文件许可 远程登录 弹性云服务器 ，在根目录/opt下新建文件夹： mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下。 安装依赖库 将获取到的 SuperMap iServer 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/map/SuperMap

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tar.gz 配置环境 进入解压后的目录 cd supermap-imanager-for-kubernetes 打开配置环境变量，所有变量均设有默认值，可保持不变或根据实际环境更改，配置完成后保存并退出 sudo vi .env 图1 配置环境 执行部署命令，安装iManager

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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将 GaussDB 分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明： 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时，不同类型的同步任务，支持的同

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和调试的AI应用进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建AI应用的几种场景

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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部署安装 配置文件许可 远程登录弹性 云服务器 ，在根目录/opt下新建文件夹： mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下 启动及停止iServer服务 将获取到的 SuperMap iPortal 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下（建议安装路径为英文目录，例如

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安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-factory安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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安装部署 Backint Agent安装 配置Backint Agent （可选）升级Backint Agent 父主题： SAP Backint安装指南

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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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中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j

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选择队列，如未创建队列，可单击“创建队列”。 任务实例配置 资源类型 默认为Tensorflow，不可修改。 Tensorflow任务是一种基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，多种角色可以配置，可更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练 任务实例组合 可根据实际需求选择对应的任务实例组合。

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缩容实例分片（分布式） 操作场景 实例进行读写分离或者业务冗余数据清理等操作后DN节点使用率会下降，此时可通过分片缩容避免成本浪费。GaussDB分布式独立部署形态支持分片缩容操作。 注意事项 缩容时长与业务数据量有关，默认缩容操作超时时间为7天，缩容中实例可正常使用，但不允许进

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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