区块链 管理 合约管理 查看区块链浏览器 父主题： 华为云区块链引擎管理

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Share等特性的支持，进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano，并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台，单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。

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删除失败 - √ - 分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或 服务器 上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种

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CFW（云防火墙） 应用中间件 APIG（API网关） DMS（分布式消息服务） CS E（微服务引擎） DCS（分布式缓存服务） 管理与监管 LTS（云日志服务） CES（ 云监控服务 ） 人工智能 ModelArts（AI开发平台） FRS（ 人脸识别服务 ） 大数据 MRS （ MapReduce服务 ）

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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自建企业级分布式区块链网络并非易事，不仅需要深入专业的区块链知识，同时需要各种复杂的设计和配置，易出错，投入成本高。 BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成区块链网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用区块链系统，专注于自身业务应用的创新与开发。

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什么是区块链？ 区块链技术能带来哪些收益？ 如何判断是否有必要使用区块链？ 华为云区块链服务目前支持哪些共识策略？ 部署区块链实例有哪些规格？ 链代码如果有BUG，如何更新？ 区块积累越来越大，会不会存不下？ 更多 使用类问题 删除BCS实例后，如何清理残留日志文件？ 如何查看区块链服务的配额？

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baas-agent(默认已安装) 30603 分布式身份（公测） 通过标准接口的方式实现分布式身份，包括分布式身份(DID)和可验证凭证(VC)的生成、申请、签发等管理能力。 说明： 该功能为公测特性（Beta）。 baas-restapi插件 安装方法： 登录区块链服务管理控制台，在页面左侧选择

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稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理

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| 华为云 可信分布式身份服务 可信分布式身份服务(Trusted Decentralized Identity Service，简称TDIS)是一种基于区块链的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。 产品介绍

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支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private Set Intersection）技术的多方样本对齐、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护； 可插件化的对接区块链存储，实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。

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概述 可信分布式身份服务（Trusted Decentralized Identity Service，简称TDIS）是一种基于区块链的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。符合W3C标准规范。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。同时支持

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baas-restapi 版本 插件版本号。 3.0.45 实例 请选择区块链实例。 bcs-6zbgus 开启分布式身份接口 支持分布式身份和可验证凭证的生成、申请、签发等管理能力。 您可根据实际需求选择是否开启分布式身份接口。 - 开启可信数据交换接口 支持数据的发布、授权、分享、解密等能力。

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设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。

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弹性IP带宽 5 Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置 参数 说明 区块链配置 自定义配置。 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准。 区块链管理确认密码 - 存储卷类型 文件存储卷。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b

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务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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