CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络）

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果两者都配置，调度系统动态计算转换为资源绝对值，并取两者的最大值。缺省的reserve值为0。相对于定义一个专用资源池并指定具体机器的方式，reserve的策略可以认为提供了一种灵活的浮动预留功能，由于并不限定具体的机器，可以提高计算的数据亲和性，也不会受具体机器故障的影响。 min

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务规则引擎，AI智能分析服务，实现项目的整合管理。 计划管理：为项目经理、后台运营管理人员提供WBS计划、活动流管理、施工计划、设备计划、智能排程、偏差预警、dependency管理服务，通过正推、逆推算法，浮时计算、矢量绘图技术服务，实现实时计划的精准规划、合理调度、高效执行、计划准确率的提升。

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概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。

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计划调度管理 生产计划管理 功能概述：该模块主要是对生产计划进行管理，包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作，分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员：系统管理人员。 路径：计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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自然周期调度 解释说明 DataArts Studio 支持自然周期的调度方式。通过各个节点的调度依赖配置结果，有序的运行业务流程中各个节点，保障业务数据有效、适时地产出。 调度依赖就是节点间的上下游依赖关系，在DataArts Studio中，上游任务节点运行完成且运行成功，下游任务节点才会开始运行。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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在创建采集任务时，如何配置调度任务并启用执行？ 进入DMAP数小二管理控制台界面，选择“数据管家360 > 元数据采集 > 采集任务配置”。 在任务列表中找到需要配置调度任务的采集任务，单击“操作”栏中的“编辑”，设置采集任务的执行周期，如表1所示。 表1 执行周期参数说明 参数

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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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准备工作：需要先创建话术模板、配置外显号码、购买机器人，才能创建任务。单击导航菜单中的【外呼任务】，再单击“创建”，打开任务创建页面。 图18 外呼任务 调度任务：任务开始后，通过调整任务机器人数量，暂停不重要任务，来控制任务执行的顺序。 图19 调度任务

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容

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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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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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调度身份的分类 调度身份分为委托和IAM账户两大类。 委托：由于云各服务之间存在业务交互关系，一些云服务需要与其他云服务协同工作，需要您创建云服务委托，将操作权限委托给这些服务，让这些服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。 委托可以分为： 公共委托：工作空间级别的全局委托。

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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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containerLabel: container memory: containerQuery: sum(container_memory_working_set_bytes{<<.LabelMatchers>>,container!="",pod

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS

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