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每个节点的需求卡数，key保持不变。与MA_NUM_GPUS一致 limits: huawei.com/ascend-1980: "8" # 每个节点的限制卡数，key保持不变。与MA_NUM_GPUS一致

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HBase日志文件过大导致OS盘空间不足 用户问题 OS盘/var/log分区空间不足。 问题现象 “/var/log/Bigdata/hbase/*/hbase-omm-*.out”日志文件过大，造成OS盘/var/log分区空间不足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/

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使用Agent Lite接入的网关设备gwbindinfo.json文件丢失如何处理？ Agent Lite网关绑定成功后，会生成gwbindinfo.json文件，文件中包含绑定成功的网关信息，需要您自己保存。 如果这个文件不小心丢失了，或者损坏了，只能在物联网平台上删除该设备

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对象 类别/描述 限制 设备 集成Agent Lite的设备（MQTT） 不支持 原生MQTT协议设备 支持，设备需要开发设备引导接口，具备设备发放能力。 集成LiteOS的设备（LwM2M） 支持 证书 数字证书保证系统内各服务及系统与外部通信的安全性，防止通信数据在传输过程被篡改造成安全风险。

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"string", "os_type" : "string" } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 正常 400 由于包含语法错误，当前请求无法被 服务器 理解。 401 鉴权失败。 403 没有操作权限。 404 找不到资源。 409 操作冲突。 500 服务内部错误，具体返回错误码请参见错误码说明。

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在“基本信息”页面，输入创建MA Lite资源池纳管的CCE集群ID，单击“注册”。 图1 注册ma资源池 创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时，工作负载需要配置的资源参数。

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deviceId、nodeId和IMEI有什么对应关系？ Agent Lite和Agent Tiny有什么区别？ 使用Agent Lite接入的网关设备gwbindinfo.json文件丢失如何处理？ 运行Agent Lite Java Demo报UnsatisfiedLinkError错误怎么处理？

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步骤4：（可选）安装MindSpore Lite 当前预置镜像中已安装MindSpore Lite，如果需要替换版本或者使用自己的未预置MindSpore Lite的镜像，可参考如下章节进行安装。 查看容器中是否已安装MS Lite，如果已经显示出mindspore-lite软件信息和版本号，则是已经安装好的：

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观察者模式 Java版本Agent Lite采用了观察者模式，用来实现Agent Lite上报的消息。 第三方通过实现Agent Lite提供的public void update (IotaMessage arg0)接口来接收数据。 通过registerObserver(MyObserver

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绑定配置 接口功能 配置Agent Lite相关参数。 接口描述 1 2 HW_INT IOTA_ConfigSetStr(HW_INT iItem, HW_CHAR *pValue) HW_INT IOTA_ConfigSetUint(HW_INT iItem, HW_UINT

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Device-Plugin 2.1.5 Lite模式DevServer节点操作系统 EulerOS 2.10 Lite模式Cluster节点操作系统 EulerOS 2.10（CCE标准版）/HCE2.0（ CCE Turbo ） Standard模式集群节点操作系统 EulerOS 2.10（CCE标准版）

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AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景，建议直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config

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种联接和联接管理，是华为公司面向IoT解决方案的关键平台部件。主要分为连接管理平台，设备管理平台和应用使能平台等多个部分，负责联通端侧设备与北向应用的核心产品。可以支撑千万级的海量物联网连接。 RESTful Web API REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是

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NB-IoT Compatible 使用NB-IoT通信技术的设备 测试指导请参考OpenLab现场测试。 Agent Lite Compatible 集成Agent Lite SDK的设备 Agent Tiny Compatible 集成LiteOS SDK的设备 如需申请技术认证请联

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在lite资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上使用deployment部署在线在推理服务。 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr

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ChatGLMv3 glm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2-13b 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码

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基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模

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环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。 产品形态 ModelArts的产品形态包含以下几种： ModelArts Standard：面向AI开发全流程，构建端到端的模型生产工具链，实现高效、易用的AI开发、训练和推理。提供数据管理、模型开发与训练、推理

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benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 #

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