够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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channelId：String类型，频道ID appId：String类型，应用ID，创建应用获取 host: String类型，媒体 服务器 接入IP port: String类型，媒体服务器接入端口 tenantId: String类型，租户ID userRole：String类型， 用户角色，可以标识媒体方向，取值如下:

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背景与原理 业务应用构建登录页面时，一般情况下是通过使用AstroZero的高级页面能力实现。您可以通过本节认识高级页面，并了解登录页面的开发流程。 了解高级页面 AstroZero前端页面有标准页面、高级页面和业务大屏三种。本节主要带您了解、学习并使用高级页面。 标准页面：对于

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背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面，调用一个具有编辑设备功能的脚本，实现编辑设备信息功能。在进行开发前，您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示，通过本章的学习和实践，您将了解“标准页面”的能力，并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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SCP原理介绍 SCP分类 SCP按照策略创建者可分为两类，分别是系统策略和自定义策略。 系统策略 华为云服务在组织预置了常用SCP，称为系统策略。组织管理员给组织单元或账号绑定SCP时，可以直接使用这些策略。系统策略只能使用，不能修改。如需查看所有云服务的华为云系统策略，请参见：SCP系统策略列表。

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背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面，调用一个具有编辑设备功能的脚本，实现编辑设备信息功能。在进行开发前，您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示，通过本章的学习和实践，您将了解“标准页面”的能力，并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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背景与原理 业务应用构建登录页面时，一般情况下是通过使用AstroZero的高级页面能力实现。您可以通过本节认识高级页面，并了解登录页面的开发流程。 了解高级页面 AstroZero前端页面有标准页面、高级页面和表单三种。本节主要带您了解、学习并使用高级页面。 标准页面：对于一般

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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2 cce-gpu-topology-predicate GPU拓扑调度预选算法 - - cce-gpu-topology-priority GPU拓扑调度优选算法 - - cce-gpu 结合UCS的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置 说明： 小数GPU配置的前提条

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景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件

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（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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