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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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

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高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology和GPU亲和性调度。另外，Volcano在原生Kubernetes能力基础上

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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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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取可以连接的 GPU云服务器 的IP地址等信息。 接口约束 无 URI POST /v1/{project_id}/cvr/node/scheduler 该接口需要使用区域级终端节点调用，例如需进行华北-北京四区域的渲染节点调度，请使用华北-北京四的终端节点。

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调度器性能配置 请求至kube-apiserver的QPS配置 与kube-apiserver通信的qps 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-qps 大于等于0 100 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 与kube-apiserver通信的qps

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列表默认展示当前企业租户下xDM-F数据同步中所有的实例调度任务。 如有需要，您还可： 筛选实例调度任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，单击“搜索”。 查看详情：单击目标任务的“实例调度任务编码”链接，在弹出的详情页查看任务的基本信息和调度详情。 父主题： 实例调度任务

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uleProfile管理调度功能。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种： 调度策略 策略图解 适用场景 强制调度策略（enforce） CCE工作负载强制弹性到CCI。 本地优先调度策略（localPrefer） 工作负载优先调度到CCE集群，集群资源不足时工作负载弹性到CCI。

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2。 图1 DRF调度示意图 配置公平调度策略 安装Volcano后，您可通过“配置中心 > 调度配置”选择开启或关闭DRF调度能力，默认开启。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”，在右侧选择“调度配置”页签。 在“AI任务性能增强调度”配置中，选择是否开启“公平调度

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在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > CDN调度”。 在“CDN调度”页面中，单击上方的“添加规则”。 图1 添加CDN调度规则 在弹出的对话框中添加相关内容，具体填写规则见表1。 图2 规则详情 表1 规则填写详情 参数 说明 规则名称 输入CDN调度的自定义规则名称。 CDN 域名

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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。

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数据入图调度 查看调度任务 管理调度任务 父主题： 数据入图

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集群调度器配置 开启GPU共享 是否开启GPU共享能力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 enable-gpu-share true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo 配置建议： true 默认调度器 集群调度器选择开关，用户可自定义调度器模式。

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日”。系统默认周一到周五，生成对应的日历信息。 单击“确认”，调度日历配置完成。 配置完成后，请前往作业开发界面，在所需作业画布右侧“调度配置”页签，选择周期调度，选择调度日历，即可按照调度日历所定义的工作日期进行调度。 更多操作 修改：单击操作列的“修改”，可以修改已配置好的日历。

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使用omm用户登录主管理节点。 执行调度器切换。 调度器切换分为三种模式： 0：将Capacity调度器配置转换到Superior，然后将Capacity调度器切换到Superior。 1：只将Capacity调度器配置转换到Superior。 2：只将Capacity调度器切换到Superior。

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[00:00-59:59] 图2 自然周期调度作业依赖关系全景图 如何确认当前的周期调度依赖是传统周期调度依赖还是自然周期调度依赖？ 自然周期调度在2023年6月开始全网使用，在之后购买的实例支持自然周期调度。 创建了一个作业A，以小时进行调度，同时创建一个作业B，以天进行调度。 作业A在关联依赖作

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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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

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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