使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubern

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如何实现RabbitMQ的高性能 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标，指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数，实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时，会给内存使用带来沉重的负担，为了释放内存，RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。这

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如何实现跨数据源查询 跨数据源查询步骤如下： 假设数据存放在华为云上多个不同的地方，例如存放在OBS上。 在 DLI 中创建数据表，数据表对应的位置配置为数据所在的位置，例如OBS的某个桶路径（该数据实际还是在OBS中，不用迁移）。 在DLI中编写SQL直接查询分析这些数据。 父主题：

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需

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TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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/agentgateway/resource/agentevent/{agentid} 请参考轮询方式获取单座席事件 如何发送PUT的HTTP请求 请参考MainTest.java中的 /** * Send http's PUT request * @param

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转到实现 语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。 还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

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AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 只有行业专款enterprise具备该功能，但同时需要配套入驻式会议系统和AI 服务器 实现，具体方案可咨询当地视讯SA或者产品经理获取。 父主题： AI

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ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务（例如：创建Notebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签

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移动端如何实现录屏（屏幕分享）？ 具体实现方法请参见屏幕分享（Android）、屏幕分享（IOS）。 父主题： SDK使用

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@param args */ public static void main(String[] args) { MainTest test = new MainTest(); Map<String, String> resultMap

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API实现 创建后端

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下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

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如何编辑Plaintext格式的对象？ 创建打算上传至OBS桶的白名单和情报对象文件时，对象文件仅支持Plaintext格式，文件内可写入的IP或 域名 条数上限为10000条。 Plaintext格式即您想要上传至OBS桶的白名单列表或情报列表中，IP地址或域名范围必须用回车键隔开，每行只显示一个，如下图所示。

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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ai_watchdog_ftask_status 表1 ai_watchdog_ftask_status参数 参数 类型 描述 name text 喂狗任务名。 timeout_threshold int 喂狗任务超时阈值。 register_time timestamp 喂狗任务注册时间。

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