自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299：在不区分业务的情况下，单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值，则请执行步骤2。

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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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什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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hwCapSingleCoreIndex 转发核的编号。 hwCapSingleCoreThresholdCurrent 转发单个核的CPU利用率。 hwCapSingleCoreThresholdValue 转发单个核CPU利用率的门限值。 对系统的影响 影响业务正常运行。 可能原因 系统转发单个核的CPU利用率过高，超过门限值。

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GPU性能更佳，但是相对CPU而言，费用更高。 “规格” 根据选择的芯片类型不同，可选资源规格也不同。请根据界面实际情况和需要选择。 CPU规格 “2核8GB”：Intel CPU通用规格，用于快速数据探索和实验 “8核32GB”：Intel CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算

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资源池YARN组件可用的虚拟CPU核心数。 取值范围为[0～2147483646]。 ResourcePoolCPUAvailablePercentage 百分比 资源池YARN组件可用虚拟CPU核心数百分比。是可用虚拟CPU核心数与总虚拟CPU核心数比值。 取值范围为[0～100]。

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创建多活实例后实例状态显示为“创建异常”，并给出相关的错误提示，提示信息及对应原因如下： the added number of cpu [1] above left profit [0]：CPU核心数资源耗尽。 Flavor c3.medium.4 is abandoned：所选可用区没有c3.medium

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YARN组件可用虚拟CPU核心数百分比。是可用虚拟CPU核心数与总虚拟CPU核心数比值。 取值范围为[0～100]。 YARNCPUPending 整型 YARN组件挂起的虚拟CPU核心数。 取值范围为[0～2147483646]。 YARNMemoryAllocated 整型 YARN组件已分配内存大小。单位为MB。

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如何修改CPU的阈值？ SAP应用弹性伸缩安装后，默认CPU的阈值为85%，当CPU的使用率超过85%，自动扩展实例，根据实际业务可修改CPU的阈值，保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏，单击“告警

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节点CPU数量检查异常处理 检查项内容 检查Master节点的CPU数量是否大于2核。 解决方案 Master节点CPU数量为2核时，请联系技术支持人员，将该集群Master节点扩容至4核及以上。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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2us（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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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163840（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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默认值：163840（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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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自动学习（旧版） 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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