学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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配置 云服务器 操作场景 该任务指导用户在云 服务器 中根据实际需求，安装应用软件、配置补丁更新、安装系统补丁等。 前提条件 已获取登录云服务器的帐号和密码。 已创建云服务器。 已获取准备软件中的文件，并解压“Workspace_HDP_WindowsDesktop_Installer_x

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（可选）备份镜像 封装镜像后，云服务器关机再开机，会解封装，无法直接使用。需要重新进行云服务器配置及封装。如有需要，可在封装镜像前，将云服务器进行备份。 在云服务器列表页面，找到已配置完成的云服务器，选择“更多 > 关机”，关闭云服务器。 等待云服务器关机后，选择“更多 > 镜像/备份

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的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。

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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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的

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如果边缘节点使用GPU，您需要安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。 NPU驱动配置。 如果边缘节点使用昇腾 AI加速处理器，请确保已安装对应驱动。 在边缘节点上安装Docker并检查Docker状态。 Docker版本必须高于17.06，推荐使用18.06.3版本。请勿使用18.09

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Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 表 basic object 插件基础配置参数，无需指定。 flavor

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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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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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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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配置认证服务器 配置无线认证模板（用户名密码认证） 在WAC认证界面，创建SSID信息，与WAC设备侧保存一致。对通过WAC上线的用户进行认证。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“网络配置

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如果边缘节点使用GPU，您需要安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。 NPU驱动配置。 如果边缘节点使用昇腾AI加速处理器，请确保已安装对应驱动。 在边缘节点上安装Docker并检查Docker状态。 Docker版本必须高于17.06，推荐使用18.06.3版本。请勿使用18.09.

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配置服务器 通过分配的公网IP-121.36.25.2远程服务器配置。 Hosts配置 图1 Hosts配置 IIS组件安装 图2 IIS组件安装 父主题： 安装测试环境

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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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服务器基础配置 本方案基于HCS底座部署，华为云的欧拉系统：基于稳定的Linux内核研发出面向企业级的通用服务器架构平台——Euler OS（Open Euler OS 2.8开源欧拉操作系统），支持ARM64鲲鹏处理器和容器虚拟化技术。 由HCS底座运维人员提供相关的操作系统、镜像和云服务器。

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DNS服务器配置 选择默认DNS服务器或者添加DNS服务器地址， 域名 防护策略将会按照您配置的域名服务器进行IP解析并下发。 当前账号拥有多个防火墙时，DNS解析操作仅应用于设置的防火墙。 约束条件 最多支持自定义2个DNS服务器。 DNS服务器配置 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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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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