CCE部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算

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注册企业分布式身份 功能介绍 注册企业分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/firm-did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串 最小长度：32

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查询分布式身份文档 功能介绍 查询分布式身份文档 URI GET /v1/{project_id}/tdis/did/{did} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串 最小长度：32

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注册个人分布式身份 功能介绍 注册个人分布式身份 URI POST /v1/{project_id}/tdis/did 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串 最小长度：32

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分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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分布式备机读参数 enable_standby_read 参数说明：控制session开启备机读功能。该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示该session开启分布式备机读功能。 off表示该session不开启分布式备机读功能。

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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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行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可

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安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-studio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.tar

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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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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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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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(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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Job描述多种作业类型（Tensorflow、MPI、PyTorch等）。 作业扩展插件配置：在提交作业、创建Pod等多个阶段，Controller支持配置插件用来执行自定义的环境准备和清理的工作，比如常见的MPI作业，在提交前就需要配置SSH插件，用来完成Pod资源的SSH信息配置。 在线离

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ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表

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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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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy 进入Notebook

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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“.om”模型。“.om”

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