网络层在多个设备上的特殊安排和巧妙的前向后向计算调度，可以最大程度减小设备等待（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选

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参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度：1 最大长度：64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度：1 最大长度：64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间，上限2147512447000，下限946684800000。

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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作业A为分钟调度，作业B为小时调度，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如，作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如，作业A的调度周期为月，则作

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已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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变化，为防止Pod调度完成后，集群再次出现负载极端不均衡的情况下，Volcano同时提供重调度能力，通过负载感知和热点打散重调度结合使用，可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度（Descheduler）。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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若需解决以上两个问题，则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后，作业执行过程中，以配置的调度身份与其他服务交互，可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时，该作业的默认用户被删除后，如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度，那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划，机机接口，全量更新字段 删除调度计划 父主题： API列表

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schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成 最小长度：1 最大长度：64 name 是 String 调度计划名称 最小长度：1 最大长度：64 cycle_type 是 String 调度计划的循环类型，once表示在start_t

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删除调度计划 功能介绍 用户通过北向接口删除边缘节点上调度计划 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/edg

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dispatch_interval 否 Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 remark 否 String 调度计划的备注信息。 最小长度：8 最大长度：36 use_quartz_cron 否 Boolean 调度计划是否使用cron表达式，允许如下值： true

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机调度。 指定节点池调度：指定插件实例部署的节点池。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 自定义亲和策略：填写期望插件部署的节点标签实现更灵活的调度策略，若不填写将根据集群默认调度策略进行随机调度。 同时设置多条自定义亲和策略时，需要保证集群中存在同时满足所有亲和策略的节点，否则插件实例将无法运行。

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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NPU调度概述 UCS本地集群管理支持NPU异构资源调度能力。 可实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 父主题： NPU调度

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 基线运维 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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分组调度：选择要调度的DDoS原生高级防护实例所在区域、源站IP、分组序号。最多可添加10个IP。 联动调度：选择“联动到高防”。 高防CNAME：填写9中获取的高防实例的CNAME值。 图5 添加调度规则 单击“确定”。 在阶梯调度规则列表，获取调度CNAME。 图6 调度CNAME

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