公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上，将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南

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DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。 数字人场景 样例 场景 说明 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6

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需要通过此参数指定“NCHW”。 net_format 优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按

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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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SQL和DataFrame Spark SQL ROLLUP和CUBE使用的注意事项 Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据

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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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引擎版本和规格 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 查询引擎列表 查询实例可变更规格 父主题： API（推荐）

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SQL和DataFrame Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导

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

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引擎版本和规格 查询数据库规格 父主题： 历史API

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另一个方式，是配置 MRS 集群的安全组策略，开放部分端口提供给计算节点。 必须确保互通的ip和端口： KrbServer的ip，以及tcp端口21730 和udp端口（21732，21731） zookeeper的ip和端口（2181） Hive-server的ip和端口（10000） MRS Manager的TCP端口（9022）

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erLab官网文档。 图3 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图3仅作为示例，请以实际控制台为准。 准备训练数据和代码文件，上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。

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可单击“添加角色”，添加多个角色。 角色名称 输入角色名称。要求如下： 长度范围为1~10个字符。 名称由小写字母、数字、中划线（-）和点（.）组成。 中划线（-）和点（.）必须以字母或数字隔开。 以小写字母开头和结尾。 实例数量 输入实例数量。 容器配置 容器配置参数，请参见表5。 可单击“添加容器”，添加多个容器。

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CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）

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} ] } } 配置文件 代码中request结构和response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”和“模型输出”。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。

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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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