模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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如果您是首次使用CloudTable的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您

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s） 还未经使用的磁盘空间。 ≥0 兆字节（MB） 磁盘空间容量（aom_cluster_disk_capacity_megabytes） 总的磁盘空间容量。 ≥0 兆字节（MB） 磁盘使用率（aom_cluster_disk_usage） 已使用的磁盘空间占总的磁盘空间容量百分比。

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CCE：CCE是一种托管的Kubernetes产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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服务指标及其维度 服务指标是由实例指标汇聚而来的，其指标维度与实例指标维度相同。 实例指标详见：实例指标及其维度。 父主题： 指标总览

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tes） 该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 ≥0 千字节/秒（kB/s） 表2 磁盘指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 diskDevice 磁盘名称。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName

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实例指标及其维度 实例指标是由容器或进程指标汇聚而来的，其指标维度与容器或进程指标维度相同。 容器指标详见：容器组件指标及其维度 进程指标详见：虚机组件指标及其维度。 父主题： 指标总览

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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经常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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信息，用以标识正常的业务报文，线下AntiDDoS设备在接收到UDP报文后，通过检查UDP水印的正确性，可以高效准确放行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同的信息结构和计算规则，其中计算规则是指计算水印值的哈希因子和哈希算法

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该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） CPU使用率（aom_node_cpu_usage） 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 0～100 百分比（%） 可用物理内存（aom_node_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象上的尚未被使用的物理内存。

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_packets） 每秒网卡接收的数据包个数。 ≥0 个/秒（Packet/s） 下行错包率（aom_node_network_receive_error_packets） 每秒网卡接收的错误包个数。 ≥0 个/秒（Count/s） 上行Bps（aom_node_network_transmit_bytes）

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通道异常及其处理 通道异常判断 在“账号列表”页面，单击账号所在行“操作”列的“检查通道状态”，可检查当前主机用户的SSH连接状态，并更新“SSH状态”数据。 通道异常处理 没有所需的通道，需重新创建账号并绑定。 当所需的通道为异常时，先重置密码再检查该状态，重置密码相当于刷新该

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Online DDL及其操作 传统DDL操作执行期间表无法对外提供读写服务，因此可能导致长时间业务中断。在线DDL支持对正常业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或G

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Online DDL及其操作 传统DDL操作执行期间表无法对外提供读写服务，因此可能导致长时间业务中断。在线DDL支持对正常业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或G

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