Storm开源增强特性 CQL CQL（Continuous Query Language），持续查询语言，是一种用于实时数据流上的查询语言，它是一种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输

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用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：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。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。

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Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入GitHub开源仓库Clone界面。 图1 上传文件图标 图2 进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。

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Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前 DLI 对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明，示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库

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Flume开源增强特性 Flume开源增强特性 提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event，而不仅是一行，提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况，自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况，不会导致Out of Memory（OOM）的出现。

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ZooKeeper开源增强特性 日志增强 安全模式下，Ephemeral node（临时节点）在session过期之后就会被系统删除，在审计日志中添加Ephemeral node被删除的审计日志，以便了解当时Ephemeral node的状态信息。 所有ZooKeeper客户端的

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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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数据有诸多好处，它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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：《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing

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使用NUWA框架实现应用开发 开发概述 总体开发思路 准备工作 快速开始 开发指导 打包目录 注意事项

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ow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；

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应用开发问题咨询指引 开源社区链接 servicecomb-java-chassis、spring-cloud-huawei等SDK作为开源框架，版本的发布和维护都由开源团队负责，目前已经在开源社区积累了诸多问题的解决经验，若在开发使用过程中遇到问题，请通过如下链接检索历史问题、提交新问题和进行问题咨询：

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gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： 更多功能咨询

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基于DPDK的高性能交互框架，支持流计算模型，支持数据流并发，主要用于RTL开发场景，满足用户高带宽低时延的要求。 通用型架构 基于SDAccel的通用型交互框架，支持块计算模块，支持Xilinx SGDMA（Scatter-Gather DMA）数据传输框架，主要用于高级语言开发

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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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