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

查看更多 →

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

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

查看更多 →

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

查看更多 →

工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 资源的方式进行调度容量的补充。

查看更多 →

离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进，自然周期调度中，增加了许多新的调度规则，如离散小时调度，最近

查看更多 →

渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取已安装指定应用的 GPU云服务器 的IP地址、端口等信息。 接口约束 无 URI POST /v2/cvr/render-tasks 该接口需要使用global终端节点调用。 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 application_id

查看更多 →

修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/fdi/ins

查看更多 →

周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题： 数据开发进阶实践

查看更多 →

取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

查看更多 →

调度工作负载 工作负载调度策略概述 设置指定节点调度（nodeSelector） 设置节点亲和调度（nodeAffinity） 设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffinity/podAntiAffinity） 父主题： 工作负载

查看更多 →

在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

查看更多 →

在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

查看更多 →

公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合适，会导致云山仿真任务挂住，无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源

查看更多 →

Autopilot集群弹性伸缩 应用调度 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

负载的区别，请参见工作负载。 UCS负载伸缩策略只专注于扩缩工作负载中的Pod数量，若您需要将扩展出的Pod调度至特定集群，请按需配置工作负载的调度策略，具体操作请参见调度策略。 父主题： 多集群负载伸缩

查看更多 →

网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

查看更多 →

打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度，实现精细

查看更多 →

TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

查看更多 →