Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署

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

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场景3：邮箱地址脱敏 日志中包含邮箱信息，可采用正则表达式，运用regex_replace函数脱敏。 原始日志 { "content":"email is username@example.com" } 加工规则 e_set( "email_encrypt", regex_replace(

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为什么exec进入容器后执行GPU相关的操作报错？ 问题现象： exec进入容器后执行GPU相关的操作（例如nvidia-smi、使用tensorflow运行GPU训练任务等）报错“cannot open shared object file: No such file or directory”。

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。 | |---xxxx.om 转换输出的模型，可用于Ascend芯片，模型文件后缀统一为“

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不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。 not_model_type 否 String 模型类型，查询不属于该类型的模型列表。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、I

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ct_analysis（预测分析）等。 model_type 是 String 模型AI引擎，表明模型使用的计算框架，支持常用AI框架和“Image”。 可选的常用AI框架请参见推理支持的AI引擎。 当model_type设置为Image，表示以 自定义镜像 方式创建模型，此时swr

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在线客服缺乏好的话术，提升与客户之间的沟通效果 产品资料更新迭代快，缺乏好的载体能够高效快速的把知识流转运用起来 知识的使用效率低，新的知识运用的实际业务中需要花费3~8周的时间 容犀Copilot 是容联云最新打造的一款基于大模型话术挖掘及推荐的AI产品。基于历史会话数据和企业知识文档从0到100构建话术库，跨越从

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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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概述 对象存储迁移 服务（ OMS ）的原理主要基于数据复制、同步和传输技术的综合运用，旨在帮助用户高效、安全地将其他云服务商 对象存储服务 中的数据在线迁移至华为云OBS。 父主题： 迁移工作原理

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

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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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华为云培训有什么作用？ 参加华为云培训帮助您熟练地运用华为云的产品、技术、服务与解决方案；了解学习热门技术；也可以通过培训，有针对性地学习 华为云产品 知识，助力完成华为云认证。 父主题： 华为云培训常见问题

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns: Variables

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endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容：

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下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小，可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下

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错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错，含有“killed”相关字段，例如：

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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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选择队列，如果还未创建队列，可单击“创建队列”创建，具体操作请参见队列管理。 任务组件 可将“AI任务”或“HPC任务”用鼠标拖动至画布中。 在画布中，双击“AI任务”或“HPC任务”，编辑任务，编辑完成后，单击“确定”。 编辑AI任务 表2 编辑AI任务 参数 说明 基本信息 任务名称 输入任务名称。 队列 选

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernet

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