弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-Z

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，

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够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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创建的目录深度不超过45层。 因使用FUSE框架存在内核态与用户态切换，不适合高并发场景。 ls、stat等linux命令需要远程访问OBS 服务器 ，所以性能较差。 一个并行文件系统支持挂载到多台 云服务器 ，但数据一致性需由您自行维护，避免出现多台云服务器同时对一个文件并发写入的情况。 桶级的桶策略和IAM策

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数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外，它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持，为HTML、 CSS 、SCSS和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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CMF 云迁移框架 云迁移框架（Cloud Migration Framework，以下简称CMF）是站在客户视角的上云迁移方法论，它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践，为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是，先整体规划，然后小范围试点，最后再大规模上云。按照

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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更

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CSV、TEXT、FIXED。 单行数据大小需<1GB。 GDS并发导入 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过，会出现一个DN连接多个GDS进程

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预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架，并对不同的框架提供了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Asc

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本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失

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