数据池深度学习_云容器引擎 CCE-华为云

云容器引擎 CCE

法在节点池中配置单个节点，任何配置更改都会影响节点池中的所有节点。 CCE提供的节点池相关功能包括：创建节点池、查看节点池、编辑节点池、删除节点池、拷贝节点池、迁移节点。创建节点池管理节点池工作负载管理 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群、CCE Autopilot集群均支持

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AI开发基本流程介绍

的。准备数据数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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IAM 身份中心

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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路网数字化服务-成长地图

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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5G消息 Message over 5G

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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创建Notebook实例

“资源类型” 支持公共资源池和专属资源池。 “公共资源池”无需单独购买，即开即用，按需付费，即按您的Notebook实例运行时长进行收费。 “专属资源池”按实际情况选择已创建的专属资源池。如果没有专属资源，需要单独购买并创建。说明：如果您购买的专属池是单节点的Tnt004规格：GPU:

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基本概念

AI引擎可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。数据集某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。特征操作特征操作主要是对数据集进行特征处理。在旧

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应用场景

景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。场景优势能够精确匹配电商运营规则。最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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新建联邦学习作业

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码状态码描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误父主题：可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业

删除联邦学习作业功能介绍删除联邦学习作业调用方法请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数参数是否必选参数类型描述 project_id 是

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产品优势

基于文件的权限管理。高性能性能基于软硬件一体化的深度垂直优化。大数据开源版本性能。跨源分析支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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可信联邦学习作业

可信联邦学习作业概述创建横向训练型作业横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业创建纵向联邦学习作业执行作业查看作业计算过程和作业报告删除作业安全沙箱机制

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应用场景

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。在线商城智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。场景优势如下：准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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产品优势

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，用户无需关心计算任务拆

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产品概述

邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。数据融合分析支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。计算节点数据参与方使用数

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执行作业

横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。用户登录进入计算节点页面。在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。图1 执行作业等待执行完成，在“历史作

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创建纵向联邦学习作业

和“回归”两种任务类型。图2 新建作业在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置

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产品功能

用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。联邦预测作业联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。可信智能计算节点数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节

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创建横向训练型作业

用户下拉选择作业的运行位置： LOCAL表示的是可信联邦学习作业在本地运行。 ModelArts表示的是可信联邦学习作业在ModelArts Lite资源池纳运行。 PriorityModelArts表示的是可信联邦学习作业优先使用ModelArts Lite资源池运行，没有则在本地运行。说明： M

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超过最大递归深度导致训练作业失败

超过最大递归深度导致训练作业失败问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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按需付费使用

按需付费使用 ModelArts的资源池包括公共资源池和专属资源池，在使用时，您可根据业务需要自行选择。 ModelArts提供的公共资源池是按需计费的资源池，如果您选择公共资源池，则默认您的资源是按需计费的。 ModelArts提供的专属资源池支持按需计费和包年包月计费两种，具体

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