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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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。 默认值：off 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，只能在session级别设置（set enable_standby_read = on），不支持gs_guc set/reload方式进行设置。

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扩容实例分片（分布式） 操作场景 随着实例部署时间及业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加主机来提升实例的性能及存储能力。 GaussDB 分布式独立部署形态支持扩容分片操作。 扩容时长与业务数据量有关，默认扩容操作超时时间为7天，扩容中实例可正常使用

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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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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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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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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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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按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可

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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 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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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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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）：

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据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch

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