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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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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ALM-45442 SQL并发数过高 告警解释 告警模块按30秒周期检测ClickHouse服务的实际并发数，若并发数超过界面配置的并发阈值，系统产生此告警。 当系统检测到实际并发数低于并发阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45442 重要 是 告警参数

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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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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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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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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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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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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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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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ApFanIndex AP的风扇接口索引。 ApEntityPhysicalName AP的接口名称。 APID AP ID。 对系统的影响 引起单板温度过高。 可能原因 风扇故障。 处理步骤 在AD9431DN-24X或AD9430DN-24上执行命令display fan查看当前的风扇状态

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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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Standard自动学习 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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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视图中包含的监控指标 集群视图（默认视图） 集群 节点数/磁盘不可用节点数/不可用节点数 CPU/内存使用率 CPU/内存Requests水位 CPU/内存Limits水位 Pod/容器数 CPU/内存使用量 网络接收/发送速率 网络平均接收/发送速率 接收/发送数据包速率 丢包率(接收/发送)

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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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