om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分

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技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。

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为 GaussDB 内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

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DB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 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？

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【关注

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得到对应的槽位（Slot）值。 根据S槽位（Slot）和分片的映射关系，找到Key具体应该属于的分片，并且进行存取。 所以，Key并没有均匀分布在实例的各个分片上，是根据计算结果进行存取的。在大Key和热Key存在时，就会出现某个分片容量或性能已过载，但其他分片内存负载还是很低，并没有达到容量和性能的瓶颈。

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标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化

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