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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增强高速网络概述 增强高速网络 图1 增强高速网络架构 增强高速网络通过云数据中心实现内网互通互连，可以提供高质量、高速度、低时延的内网环境。具有如下特点： 高速带宽内部互联网络 客户可灵活自定义的内部网络 端口总带宽大于10GE 增强高速网络基于上一代高速网络进行了软硬件的优化

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添加增强高速网卡 为 裸金属服务器 添加一块增强高速网卡，请参考下面步骤操作。 约束与限制 裸金属 服务器 必须为“运行中”状态。 操作步骤 一台裸金属服务器最多有两块增强高速网卡，并且依赖于扩展网卡总带宽。例如，扩展网卡总带宽为2*10GE，如果第一块增强高速网卡的带宽为2*10GE，那么您不能再添加第二块增强高速网卡。

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配置阶段安全增强 安全地设置环境变量 环境变量HUAWEI_KMS_INFO中包含敏感信息，建议使用如下设置方式： 设置临时环境变量：使用密态数据库时，通过export命令设置环境变量；使用完，即通过unset命令清理环境变量。该方法中操作系统日志可能会记录敏感信息，建议使用进程

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增强型95计费 增强型95计费模式，只需支付少量保底带宽费用，即可享受多倍弹性峰值带宽，并在月底按多次去峰后的带宽峰值和实际使用时长收费。 约束与限制 使用增强型95计费需要满足以下前提条件： 用户等级大于等于V4 起售带宽大小300Mbit/s 适用计费项 增强型95计费在月底

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Flume开源增强特性 Flume开源增强特性 提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event，而不仅是一行，提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况，自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况，不会导致Out of Memory（OOM）的出现。

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ZooKeeper开源增强特性 日志增强 安全模式下，Ephemeral node（临时节点）在session过期之后就会被系统删除，在审计日志中添加Ephemeral node被删除的审计日志，以便了解当时Ephemeral node的状态信息。 所有ZooKeeper客户端的

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4.4升级到DDS 4.4 pro。 注意事项 DDS实例切换到增强二进制后，切换之前的备份文件，不支持恢复到当前实例或者新实例。 DDS实例切换到增强二进制后，不支持将备份文件恢复到切换之前的时间点。 DDS增强二进制的数据备份文件，不支持恢复到本地自建数据库。 父主题： 数据恢复

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配置阶段安全增强 安全地设置环境变量 环境变量HUAWEI_KMS_INFO中包含敏感信息，建议使用如下设置方式： 设置临时环境变量：使用密态数据库时，通过export命令设置环境变量；使用完，即通过unset命令清理环境变量。该方法中操作系统日志可能会记录敏感信息，建议使用进程

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Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业

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MRS 可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的

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ClickHouse开源增强特性 MRS ClickHouse具备“手动挡”集群模式升级、平滑弹性扩容、高可用HA部署架构等优势能力，具体详情如下： 手动挡集群模式升级 如图1所示，多个ClickHouse节点组成的集群，没有中心节点，更多的是一个静态资源池的概念，业务要使用Cl

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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： 工作负载弹性伸缩：即调度

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P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计算增强型：该类型实例

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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。

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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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在线课程是用户进入学习的入口。在这里，用户可以轻松浏览到目前平台上线的学习内容，并根据自己的兴趣选择相应的分类进行浏览。 通过在线课程功能，用户可以在学习过程中的每一个环节都得到支持。不论在学习理论知识，还是在进行实际的沙箱实践，系统都将为用户提供必要的资源和工具，让学习更加高效、便捷。

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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