虑使用CCE Turbo集群的安全容器。 容器和集群管理面的网络隔离安全加固： 由于CCE集群是私有集群，且工作负载有访问集群apiserver的场景，因此CCE未限制容器和Kubernetes管理面的网络通信，用户如通过限制Pod的QoS保证加固网络安全，详情请参见容器网络带宽限制。

查看更多 →

； 2、若access_token失效，清理缓存，并重新获取access_token。 code 数据正常返回“0”，如果发生错误，会返回对应的错误码。 message 返回信息，包括接口请求发生错误时的详细信息。 错误码说明： 错误码 说明 41500 获取access_token异常。

查看更多 →

response: onAcceptCallReponse }); } function onAcceptCallReponse(data) { if (data.result == 0) { console.error("AcceptCall success. ");

查看更多 →

说明 相关服务 应用容器化上云 该方案基于云容器引擎CCE服务构建，可帮助您快速实现业务系统的容器化改造。 CCE、ELB、EIP 基于CCE快速部署Volcano批量调度系统 该解决方案能帮您快速在华为云CCE容器集群上快速部署Volcano批量调度系统。 CCE、EIP 基于Nginx

查看更多 →

选项可以单击右侧“新建虚拟私有云”创建。集群创建后不可修改。 容器子网 选择容器所在子网，如没有可选项可以单击右侧“新建子网”创建。容器子网决定了集群下容器的数量上限，集群创建后支持新增子网。 服务网段 同一集群下容器互相访问时使用的Service资源的网段。决定了Service资源的上限。

查看更多 →

取值为节点的容器网卡配额。 默认：10 集群级别的节点预热容器网卡上限检查值 nic-maximum-target 当节点绑定的容器网卡数超过节点预热容器网卡上限检查值(nic-maximum-target)，不再主动预热容器网卡。 当该参数大于等于节点最少绑定容器网卡数(nic

查看更多 →

SuccessdResponse 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Result 是 String 返回结果。 父主题： 公共响应参数

查看更多 →

使用限制 支持容器引擎为Docker的CCE集群节点。详情请查看云容器引擎（CCE）。 支持使用Containerd作为容器引擎的CCE集群节点（ICAgent 5.12.130及以上版本）。 支持CCE Turbo集群（ICAgent 5.12.130及以上版本）。 容器内的日志目

查看更多 →

CCE突发弹性引擎（对接CCI） bursting插件功能概览 快速使用 调度负载到CCI 资源配额 镜像 存储 网络 日志 监控 弹性伸缩 常见问题 父主题： 云原生bursting

查看更多 →

转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

查看更多 →

单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

查看更多 →

模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

查看更多 →

模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

查看更多 →

测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

查看更多 →

训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

查看更多 →

模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

查看更多 →

发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

查看更多 →

任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。

查看更多 →

模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

查看更多 →

模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

查看更多 →

是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： 模型训练

查看更多 →