而改变。 min_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的CPU总时间，单位为ms。

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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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配置核心交换机业务 配置下行接口 登录华为乾坤控制台。 选择控制台首页地图上“Site1”站点，在站点首页单击右上角“站点配置”。 在站点配置页面左侧导航中选择“设备配置 > 交换机 > 设备列表”。 单击“core”堆叠组名称或按钮进入设备配置页面，选择“接口”页签。 配置交换

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运行而改变。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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迁移难度大：AI模型迁移面临算子层、框架层、模型层等多技术体系，迁移过程中遇到算子不适配场景难以解决，迁移后模型需要进行准确和性能调优，依赖专家经验进行模型分析与调优。 开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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创建多活实例后实例状态显示为“创建异常”可能是什么原因？ 创建多活实例后实例状态显示为“创建异常”，可能的错误提示信息及对应原因如下： the added number of cpu [1] above left profit [0]：CPU核心数资源耗尽。 Flavor c3.medium

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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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核心网NFV（Network Functions Virtualization）日志监控场景：主要针对vEPC网元以4G上网数据为业务背景，覆盖9类网元30种故障模式日志。支持核心网NFV场景下COTS层、CloudOS层和VNF网元层的日志数据生成，可对不同层的网元类型（ 服务器 、交换机、存储、HOST、VM、CE网元）、故障场景、使用场

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配置核心交换机业务 配置互联子网（核心交换机与防火墙间） 登录华为乾坤控制台。 选择控制台首页地图上“Site1”站点，在站点首页单击右上角“站点配置”。 在站点配置页面左侧导航中选择“设备配置 > 交换机 > 设备列表”。 单击核心交换机名称或按钮进入设备配置页面，选择“子网”页签。

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配置核心交换机业务 配置核心交换机下行接口 登录华为乾坤控制台。 选择控制台首页地图上“Site1”站点，在站点首页单击右上角“站点配置”。 在站点配置页面左侧导航中选择“设备配置 > 交换机 > 设备列表”。 单击“core”堆叠组名称或按钮进入设备配置页面，选择“接口”页签。

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Object：值对象，不能单独存在，需要和业务对象建立聚合的关系。 对象间关系：关系描述了不同元素之间的关联和联系，在AstroPro中您可以定义一对多、多对多、聚合和继承等关系。 父主题： 新手指引

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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模型的低门槛、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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实例数，默认为：1 resources 是 resources object 容器资源（CPU、内存）配额。 表4 custom 参数 是否必选 参数类型 描述 multiAZEnabled 否 Bool 是否多AZ部署 true：Volcano负载Pod按照反亲和性部署 node_match_expressions

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APIServer每秒工作队列增加的次数 工作队列深度 个 工作队列深度 工作队列时延(P99) 毫秒 APIServer请求P99在工作队列中停留时间 图3 资源指标 表3 资源指标说明 指标名称 单位 说明 内存使用量 字节 APIServer内存使用量 CPU使用量 Cores APIServerCPU使用量

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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x86 V4实例（CPU采用Intel Broadwell架构） x86 V4实例已停止扩容。 通用型 提供均衡的计算、存储以及网络配置，满足资源专享、网络隔离、性能有基本要求的业务场景，如数据库、核心ERP系统、金融系统等。 表1 通用型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘

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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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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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