specs属性列表说明 参数 参数类型 说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。

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8MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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256MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G

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主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器 ，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h2.large

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开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 父主题： 可信联邦学习作业

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CN：4GB（60核CPU/480G内存）；2GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；1GB（8核CPU/64G内存）；512MB（4核CPU/32G内存）；256MB（4核CPU/16G内存） DN：140GB（60核CPU/480G内存）；76GB（32核CPU/

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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用于迁移前评估 serverStatus 主机状态 用于迁移前评估 mac 主机MAC地址 用于迁移前评估 cpuType CPU类型 用于迁移前评估 cpuCores CPU核数 用于迁移前评估 mem 内存 用于迁移前评估 hostType 主机类型 用于迁移前评估 virtualType

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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实际情况进行调整。一般默认推荐配置为1：4~1：8。 针对bucket表的写入资源配置，建议给的CPU核心数量不小于桶数目 （分区表每次可能写入多个分区，理想情况下建议给的CPU核心数量=写入分区*分桶数；实际配置的core小于这个值，写入性能线性下降）。 示例： 当前表bucket数为3，同时写入分区数为2，

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CN：4GB（60核CPU/480G内存）；2GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；1GB（8核CPU/64G内存）；512MB（4核CPU/32G内存）；256MB（4核CPU/16G内存） DN：140GB（60核CPU/480G内存）；76GB（32核CPU/

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logical-decoder-bind-cpu-index： 逻辑解码线程绑定cpu核号的参数。 取值范围：-1~65535，不使用该参数则为不绑核。 默认-1，不绑核。-1不可手动设置，核号应确保在机器总逻辑核数以内且小于[cpu核数 - 并行逻辑解码数]，不然会返回报错。 从给定的核号参数开始，新拉起的线程会依次递增加一。

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Limit值，默认为Pod内所有业务容器设置CPU Burst。 例如容器的CPU Limit值为4时，CPU Burst默认值为400000（此处1核=100000），表示达到Limit值后最多可以额外使用4核CPU。 验证CPU Burst。 您可以使用wrk工具对工作负载进行加压，观察开启和关闭CPU Burst时业务的时延、限流情况、突破CPU

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Notebook的名称。 描述 Notebook的简要描述。 镜像类型 选择“自定义”镜像。 工作环境 选择“autogenome”镜像。 CPU 设置CPU为8.0核。 GPU 设置GPU为1.0。 内存 设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Noteb

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 完成创建后，单击页面右下角的提交审批，待完成审批后，才可执行作业

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如何判断集群是x86还是ARM架构？ 扩容检查不通过怎么办？ 增加CN和扩容集群分别在什么场景下使用？ 经典变更规格与弹性变更规格、扩容、缩容分别在什么场景下使用？ 在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ SSD云盘和SSD本地盘的区别？ 热数据存储和冷数据存储的区别？ 缩容按钮置灰如何处理？

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个按需计费的专属资源池，并在2023年5月1日10:00:00删除此专属资源池。资源池规格为CPU: 8 核 32GB，计算节点个数为1个，单价为3.50元/小时。按照计算资源费用结算，那么此专属资源池运行期间产生的费用计算如下： 计算资源费用

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