负载的区别，请参见工作负载。 U CS 负载伸缩策略只专注于扩缩工作负载中的Pod数量，若您需要将扩展出的Pod调度至特定集群，请按需配置工作负载的调度策略，具体操作请参见调度策略。 父主题： 多集群负载伸缩

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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AI应用的低门槛、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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取可以连接的 GPU云服务器 的IP地址等信息。 接口约束 无 URI POST /v1/{project_id}/cvr/node/scheduler 该接口需要使用区域级终端节点调用，例如需进行华北-北京四区域的渲染节点调度，请使用华北-北京四的终端节点。

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调度器性能配置 请求至kube-apiserver的QPS配置 与kube-apiserver通信的qps 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-qps 大于等于0 100 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 与kube-apiserver通信的qps

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列表默认展示当前企业租户下xDM-F数据同步中所有的实例调度任务。 如有需要，您还可： 筛选实例调度任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，单击“搜索”。 查看详情：单击目标任务的“实例调度任务编码”链接，在弹出的详情页查看任务的基本信息和调度详情。 父主题： 实例调度任务

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uleProfile管理调度功能。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种： 调度策略 策略图解 适用场景 强制调度策略（enforce） CCE工作负载强制弹性到CCI。 本地优先调度策略（localPrefer） 工作负载优先调度到CCE集群，集群资源不足时工作负载弹性到CCI。

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在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > CDN调度”。 在“CDN调度”页面中，单击上方的“添加规则”。 图1 添加CDN调度规则 在弹出的对话框中添加相关内容，具体填写规则见表1。 图2 规则详情 表1 规则填写详情 参数 说明 规则名称 输入CDN调度的自定义规则名称。 CDN 域名

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2。 图1 DRF调度示意图 配置公平调度策略 安装Volcano后，您可通过“配置中心 > 调度配置”选择开启或关闭DRF调度能力，默认开启。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”，在右侧选择“调度配置”页签。 在“AI任务性能增强调度”配置中，选择是否开启“公平调度

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题： 数据开发进阶实践

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修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 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 PUT /v2/{project_id}/fdi/ins

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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Namespace 介绍Namespace的用途 3:47 8 Namespace Deployment 使用Deployment调度Pod 17:16 9 使用Deployment调度Pod Service介绍 通过Service访问Pod 29:15 10 通过Service访问Pod Ingress介绍

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离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进，自然周期调度中，增加了许多新的调度规则，如离散小时调度，最近

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公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合适，会导致云山仿真任务挂住，无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源

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