String 任务名称。 最小长度：3 最大长度：100 total_num Integer 总任务数。 最小值：0 最大值：999999999 error_num Integer 失败任务数。 最小值：0 最大值：999999999 success_num Integer 成功任务数。

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益增大的数据处理和机器学习/深度学习任务对分布式计算的问题，也为数据工程和机器学习工程提供统一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Serve模块，分别满足分布式数据预处理、分布式训练、分布式模型推理服务的应用场景。 在线推理

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任务工单智能调度规则配置 路径：调度管理->调度管理>调度规则>智能调度规则配置 配置简介 可以针对智能调度规则进行“是否启用”的配置 图3.7-1智能调度规则配置 父主题： 任务相关配置

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版本。 reviewRuleId Long 否 任务申请审批流ID。 reviewRuleName String 否 任务申请审批流名称。 taskRemark String 否 任务备注。 isAppraisal String 否 任务是否需要审批。 0：不需要审批 1：需要审批 collectionReviewId

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执行用例调度任务接口 功能介绍 执行用例调度任务接口，创建一个任务 URI POST /v1/{project_id}/tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String CodeArts的项目ID 请求参数 表2 请求Header参数

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调度 功能介绍 基于运输单，安排车辆和司机进行运输 易流云TMS支持直接派车，排班派车，智能找车三种调度方式 应用场景 场景一：已经确定运输车辆及司机，直接安排运输 派车：对于已经安排好车辆和司机的运输单，单击派车按钮，填写车辆和司机信息后，立即派车即可完成调度。 图1 派车1 图2

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测

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在差异，因此，调度器的一项核心任务就是以最终资源利用率最优的目标从众多候选机器中挑出最合适的节点。 下图为Volcano scheduler调度流程，首先将API server中的Pod、PodGroup信息加载到scheduler cache中。Scheduler周期被称为se

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测

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创建仿真算法 并行仿真任务资源利用说明 当前批量仿真任务同一用户仅允许同时运行一个批量仿真任务。假设有一个4节点的集群，某个任务只有一个场景，那么仿真会创建一个子任务，此时，任务只会被调度到一个节点上，示意图如图2所示。 图2 调度节点 这样某一台机器工作，其他3台机器资源会空闲，造成

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

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taskScheduleId Long 是 任务调度ID。 taskScheduleName String 是 任务调度名称。 isEnable String 是 是否启用。 1：启用 0：不启用 resource String 否 任务来源。 taskName String 是 任务名称。 sceneName

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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nodeSelector: accelerator/huawei-npu: ascend-310 containers: - name: container-0 image: nginx:perl resources:

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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数据调度 调度管理 调度管理为离线任务部署管理页面，所有离线订单的部署任务汇总调度维护。部署任务订单状态成功，失败，并可以查看历史调度和操作日志。 图1 调度管理-1 图2 调度管理-2 启动：任务状态为停止方可启动，默认置灰不可选 停止：运行状态才可以停止，默认置灰不可选 重新

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