基于Slurm构建泛HPC场景云上云下资源协同解决方案

且不能以中划线(-)结尾。 显示名和其他集群的名称、显示名不可以重复。 在创建集群、更新集群请求体中，集群显示名alias未指定或取值为空，表示与集群名称name一致。在查询集群等响应体中，集群显示名alias将必然返回，未配置时将返回集群名称name。 annotations Map<String

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连接集群 通过kubectl连接集群 通过CloudShell连接集群 通过X509证书连接集群 配置集群API Server公网访问 父主题： 集群

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NAT出网EIP） 在集群非运行状态（例如冻结、不可用状态）时删除集群，会残留存储、网络等关联资源，请妥善处理。 删除集群 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“集群管理”。 找到需要删除的集群，查看集群的更多操作，并单击“删除集群”。 在弹出的“删除集群”窗口中，根据系统提示，勾选删除集群时需要释放的资源。

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升级集群 升级概述 升级前须知 自动升级 手动升级 升级后验证 升级前检查异常问题排查 父主题： 集群

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SIMPLE：普通集群，表示Kerberos认证关闭，用户可使用集群提供的所有功能。 KERBEROS：安全集群，表示Kerberos认证开启，普通用户无权限使用 MRS 集群的“文件管理”和“作业管理”功能，并且无法查看Hadoop、Spark的作业记录以及集群资源使用情况。如果需要使用集群更多功能，需要找Manager的管理员分配权限。

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扩容集群 场景描述 创建集群后，扩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量，即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。

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缩容集群 场景描述 创建集群后，缩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量，即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。

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图1 双集群容灾 集群切换： 图2 集群切换 容灾切换分两种，一种是计划性的切换，用于容灾演练，另一种是故障切换，在发生故障时进行切换。 对于计划性切换，RPO = 0的，主集群将数据同步到备集群后降备集群；故障切换时，备集群立即升主，此时RPO !=0。 效果收益 两套集群的高可用容灾方案，耦合性比较松，

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NAT出网EIP） 在集群非运行状态（例如冻结、不可用状态）时删除集群，会残留存储、网络等关联资源，请妥善处理。 删除集群 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“集群管理”。 找到需要删除的集群，查看集群的更多操作，并单击“删除集群”。 在弹出的“删除集群”窗口中，根据系统提示，勾选删除集群时需要释放的资源。

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管理集群 修改CCE集群配置 开启集群过载控制 变更集群规格 更改集群节点的默认安全组 删除集群 休眠/唤醒按需计费集群 续费包年/包月集群 按需计费集群转包周期 父主题： 集群

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删除集群 操作场景 按需计费的集群支持直接删除，详情请参见删除按需计费的集群。 包周期的集群不能直接删除，需进行集群退订（对于未超期集群）或释放（对于已超期未续费集群），详情请参见退订/释放包周期的集群。 注意事项 删除集群不会删除集群下包周期的资源，相关资源在集群删除后将会继续计费，请妥善处理。

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升级集群 升级集群的流程和方法 升级前须知 升级后验证 集群跨版本业务迁移 升级前检查异常问题排查 父主题： 集群

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，控制explain命令是否显示用于评估执行计划下推到加速集群的评估信息。评估信息一般用于运维人员在维护工作中使用，因此该参数默认关闭，此外为了避免这些信息干扰正常的explain信息显示，只有在explain命令的verbose选项打开的情况下才显示评估信息。 该参数属于USE

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集群删除 集群删除失败：安全组中存在残留资源 冻结或不可用的集群删除后如何清除残留资源 父主题： 集群

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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物理集群转换到逻辑集群 功能介绍 该接口用于将物理集群转换为逻辑集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/convert-to-logical-cluster/{name} 表1 路径参数

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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cd src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" train_file = "tensorflow_mlp_mnist.py" estimator = Estimator(m

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