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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查看实例调度任务 操作场景 本文指导您如何查看当前企业租户下xDM-F数据同步中所有的实例调度任务。 前提条件 已获取企业级管理员的账号和密码。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“xDM-F数据同步 > 实例调度任务”，进入实例调度任务页面。 列表默认展示当前企业租户

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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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le管理调度功能。 当弹性到CCI的资源调度失败时，bursting节点会被锁定半小时，期间无法调度至CCI。用户可通过CCE集群控制台，使用kubectl工具查看bursting节点状态，若节点被锁定，可手动解锁bursting。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种：

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您需要提交工单联系DDoS防护团队开通CDN调度功能权限。 开启CDN调度 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AAD”，进入“Anti-DDoS流量清洗”界面。 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”。

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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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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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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

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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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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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负载亲和/反亲和调度策略参数说明： 参数名 参数描述 权重 仅支持在“尽量满足”策略中添加。权重的取值范围为1-100，调度器在进行调度时会将该权重加到其他优先级函数的评分上，最终将Pod调度到总分最大的节点上。 命名空间 指定调度策略生效的命名空间。 拓扑域 拓扑域（topologyKey

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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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查看调度任务执行详情：单击具体任务的“操作”列处的，在弹窗中查看调度任务执行进展、Reader详细信息和Writer详细信息等。 管理调度任务 在数据入图调度页面，开发人员及以上权限的用户可以管理调度任务，包括暂停或恢复Reader、取消挂起调度任务和重试或终止等操作。 表1 管理调度任务 操作 说明 暂停/恢复Reader

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配置调度日历 作业调度支持按照日历配置自定义工作日期进行周期调度。 调度日历配置完成后，在作业开发界面，在“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。如果作业不在日历范围内是空跑，在日历范围内是正常执行。 使用调度日历功能后，在作业正常

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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。对于在此时间之后创建的租户，其所购买的实例支持自然周期调度；对于在此时间之前创建的租户，其所购买的实例支持传统周期调度。 在配置周期

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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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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

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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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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

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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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