ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架（Well-Architected Framework）聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础，以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱，打造领先的卓越架构技术框架，支撑客户完

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配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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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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多种类型作业混合部署：支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。 多队列场景调度优化：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 多种高级调度策略：支持gang-scheduling、公平调度、资源抢占、GPU拓扑等高级调度策略。 多任务模板：支持单一Job多任务模板定义，打破Ku

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。 在左侧导航栏选择“数据入图调度”，进入“数据入图调度”页面。 在此页面，您可进行调度任务管理。 表1 管理调度任务 操作 说明 暂停/恢复Reader 暂停Reader：勾选执行中的调度任务，单击“暂停Reader”。 如需暂停全部执行中的调度任务，单击“暂停全部Reader”。

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同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的规则，每个小时的零点触发去跑，再往后推间隔。 父主题： 周期调度依赖策略

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预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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分布式 开发规范 使用JDBC连接数据库 使用ODBC连接数据库 使用libpq连接数据库 使用Psycopg连接数据库 使用Hibernate连接数据库 使用MyBatis连接数据库 使用JayDebeApi连接数据库 父主题： 使用驱动连接实例

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MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobT

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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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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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。 最小值：0 最大值：99999999999999999

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若需解决以上两个问题，则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后，作业执行过程中，以配置的调度身份与其他服务交互，可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时，该作业的默认用户被删除后，如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度，那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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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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变化，为防止Pod调度完成后，集群再次出现负载极端不均衡的情况下，Volcano同时提供重调度能力，通过负载感知和热点打散重调度结合使用，可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度（Descheduler）。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成 最小长度：1 最大长度：64 name 是 String 调度计划名称 最小长度：1 最大长度：64 cycle_type 是 String 调度计划的循环类型，once表示在start_t

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删除调度计划 功能介绍 用户通过北向接口删除边缘节点上调度计划 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/edg

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调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划，机机接口，全量更新字段 删除调度计划 父主题： API列表

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