分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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说明 扩展配置 否 输入键名称和键值，键值模式。 Topic 是 为Kafka 服务器 中的Topic名称。 数据列表 是 选择数组类型的节点输出，可切换为数组模式。 数组放要传输的事件消息，以数组对象的方式进行传输。 示例： [ { "message": "content"

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次调度时的检查点。请参考CHECKPOINT。 垃圾收集 进行垃圾收集以及可选择的对数据库进行分析。请参考VACUUM。 收集统计信息 收集与数据库中表内容相关的统计信息。请参考ANALYZE | ANALYSE。 设置当前事务的约束检查模式 设置当前事务里的约束检查的特性。请参考SET

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创建一个虚拟私有云 VPC与一个Subnet，用于配置各节点的网络信息 创建一个安全组，用于实现对Pulsar各节点的网络访问控制 方案优势 高可用、高可靠 集群式部署，存算分离，数据多副本存储，数据强一致性保障，有效提升业务系统的可靠性，并保障业务系统的性能 开源和定制化 该解决方案与Pulsa

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分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失

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在专属企业存储中创建磁盘后，您还可以创建多个磁盘在同一时间点的快照，以保证单次创建的所有快照在时间上的一致性。通过快照对源磁盘数据快速备份与恢复，实现对业务数据的持续保护。一致性快照用于快速保存多个磁盘在同一个时间点的磁盘数据，您可以利用快照定期地对重要业务数据快速地进行备份。配置卷快照服务后，专属企业存储将驱动存储设备的快照能力，在存储

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存储系统自动确保3个数据副本分布在不同机柜的不同服务器的不同物理磁盘上，单个硬件设备的故障不会影响业务。 存储系统确保3个数据副本之间的数据强一致性。 例如，对于服务器A的物理磁盘A上的数据块P1，系统将它的数据备份为服务器B的物理磁盘B上的P1''和服务器C的物理磁盘C上的P1'，P1、P1'和P1''共同

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原因分析：MergeTree的merge的速度跟不上目录生成的速度，数据目录越来越多就会抛出这个异常。 建议 一次只插入一个分区内的数据 如果数据属于不同的分区，则每次插入，不同分区的数据会独立生成part文件，导致part总数量膨胀，建议一批插入的数据属于同一个分区。 写入速率

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查询智能信息服务号的资源 √ √ √ √ √ √ 上传智能信息服务号的资源 √ × √ √ × √ 创建智能信息服务号的菜单 √ × √ √ × √ 查询智能信息服务号的菜单 √ √ √ √ √ √ 更新智能信息服务号的菜单 √ × √ √ × √ 查询智能信息服务号的商家 √ √ √

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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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系统 系统设置 系统管理 关于

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CT请求得到的结果存在差异，因此默认情况下，数据库代理只能保证数据的最终一致。 会话一致性 由于最终一致性可能会导致多次SELECT请求的结果存在差异，数据库代理进一步提供了会话级别的数据一致性，保证了在同一会话内，每次SELECT请求都可以获取到上一次写入操作后的最新数据。 数

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分布式身份（公测） 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题： 区块链 中间件接口

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前提条件 已创建分布式缓存，请参考购买Redis实例。 绑定分布式缓存 选择“云服务配置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例，单击“去所选的环境里添加”，参考纳管基础资源为该环境添加已创建的分布式缓存资源。

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