或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新

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存储介质使用率超过预警极限告警 ALM-135462996 单板局部功能失效 ALM-135462925 单板温度越门限 ALM-135463001 光模块整体功能失效 ALM-135462923 单板温度严重告警 ALM-15794223 以太半双工告警 ALM-135602186 配置恢复失败

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不能获取单板温度，风扇不能根据温度自动调节转速，风扇一直全速工作，会一直产生很大的噪声，但是不会影响业务。 可能原因 IIC总线故障 处理步骤 使用display temperature { all | slot slot-id }命令，确认是不是由IIC总线故障引起的温度传感器异常。

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常见故障模式 CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控C

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physical index 实体子索引。 Physical name 实体名称。 EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 引起单板温度过高。 可能原因 风扇被拔出。 处理步骤 执行命令display fan查看当前的风扇是否在位，如果不在位，查看风扇板是否松动，重新拔插一次

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单位 取值范围 CPU CPU使用率 ma_container_cpu_util 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% CPU内核占用量 ma_container_cpu_used_core 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数 核（Core）

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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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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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Redis实例CPU使用率高问题排查和解决 问题现象 Redis实例CPU使用率短时间内冲高。CPU过高可能会导致连接超时，影响业务。CPU过高也可能触发主备倒换。 可能原因 客户的业务负载过重，QPS过高，导致CPU被用满，排查方法请参考排查QPS是否过高。 使用了keys等消

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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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指标含义 取值范围 单位 CPU内核总量（aom_node_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_node_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core）

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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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physical index 实体子索引。 Physical name 实体名称。 EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 引起单板温度过高。 可能原因 风扇故障，如堵转。 处理步骤 执行命令display fan查看当前的风扇状态，查看风扇板是否注册，各个风扇的转速是否为零。

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时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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Redis实例CPU使用率达到100%的原因 问题现象 Redis实例CPU使用率短时间内冲高。CPU过高可能会导致连接超时，影响业务。CPU过高也可能触发主备倒换。 可能原因 客户的业务负载过重，qps过高，导致CPU被用满，排查方法请参考排查QPS是否过高。 使用了keys等

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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