生效扩展属性 操作场景 如需将已失效的扩展属性恢复，您可在应用运行态生效扩展属性。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 属性库”，进入“属性库”页面。 找到并将鼠标移动至需要生效的扩展属性上，单击。 图1 生效属性 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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删除扩展属性 操作场景 如果您已不再需要某个扩展属性时，您可以删除扩展属性。本文指导您在应用运行态删除扩展属性。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 属性库”，进入“属性库”页面。 找到并将鼠标移动至需要删除的扩展属性上，单击。 若属性

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使用扩展事件 目前已开放扩展事件的权限，用户使用rdsuser可以对其他用户进行扩展事件授权、对扩展事件进行管理等。 更多内容，请参见扩展事件官方指导。 约束限制 由于SQL Server 2008版本不支持扩展事件的功能，因此RDS for SQL Server 2008的各类版本均不支持扩展事件。

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扩展插件管理 创建插件版本 创建插件草稿版本 创建发布商 更新插件草稿 发布插件草稿 更新插件基本信息 发布插件 插件绑定发布商 更新插件图标 更新发布商图标 删除插件草稿 查询发布商列表 查询可用发布商 查询可选插件列表 查询基础插件列表 分页查询可选插件列表 查询插件列表 查询插件指标配置

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partition_value的方式创建分类索引时，若指定的分区不存在，也会自动创建一个新的分区。当前支持范围分区自动扩展和列表分区自动扩展。 范围分区自动扩展 列表分区自动扩展 开启/关闭分区自动扩展 自动扩展分区的创建策略 父主题： 分区表

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通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度

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参数配置完成后，单击“立即创建”。 说明 ① 配置可用区时，必须包含处理业务的弹性 云服务器 所在的可用区。多可用区扩展策略选择“均衡分布”，弹性云 服务器 扩容时优先保证选择的可用区列表中各可用区下弹性云服务器数量均衡。 ② 最大实例数配置为10，期望实例数配置为0，最小实例数配置为0。 ③

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana，可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下： 访问Prometheus （可选）为Prom

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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服务包扩展目录 运维能力是在OSC服务规范基础上产生的能力，因此如果需要对接运维能力，需要先确保服务包的格式转换为OSC自身的规范才行，默认的开源规范当前只支持安装部署等基本功能。 运维能力扩展 为了保证适用OSC的服务规范，将使用oscctl工具作为创建、转换OSC服务包，并且统一服务包格式。使用oscctl

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案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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ileName=Y:/90/0/20210519/4977/1642329.mp4 其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 表1 URI中携带的参数说明 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1 agentid string

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e/ccfs/downloadRecord 其中，ip为CC-FS安装的服务器IP地址，port为CC-FS的HTTPS端口号。 如果经过NSLB路由，ip为NSLB的服务器IP地址，port为CC-FS服务在NSLB映射的HTTPS端口号。 请求说明 表1 请求Headers参数说明

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