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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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseDistributedScan " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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。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 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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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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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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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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attribute 'dtype'” 日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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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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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseDistributedScan " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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None 操作指导 可信分布式身份服务 TDIS 开通服务 02:12 开通服务 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍

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分布式高可用部署 SAP NetWeaver分布式HA部署如图1所示 图1 SAP NetWeaver分布式HA部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式HA系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： AS CS Instance

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分布式身份(DID)管理 企业身份注册(带有service) 注册DID 更新DID 查询DID 父主题： 分布式身份（公测）

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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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分布式缓存（Redis） 分布式缓存（Redis）包含“String附加字符串”、“Hash删除域”、“删除键”、“List删除表头元素”等执行动作。 连接参数 分布式缓存(Redis)连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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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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