停止GDS GDS是 GaussDB 提供的数据服务工具，通过和外表机制的配合，实现数据的高速导出。 详细内容请参见停止GDS。 父主题： 使用外表并行导出

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停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的AstroZero，用户在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月的AstroZero，可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。

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停止作业 功能介绍 本接口用于停止调度一个作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/jobs/{job_name}/stop 参数说明 表1 URI参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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停止备份 接口说明 支持紧急情况下停止备份功能。 约束说明 仅支持状态为备份中或备份上传中的实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT https://{Endpoint}/v3/{project_id}/backups/{backup_id}

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停止GDS 操作场景 待导入数据成功后，停止GDS。 操作步骤 以gds_user用户登录安装GDS的数据 服务器 。 请根据启动GDS的方式，选择停止GDS的方式。 若用户使用“gds”命令启动GDS，请使用以下方式停止GDS。 执行如下命令，查询GDS进程号。 ps -ef|grep

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DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置

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案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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S并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动TensorBoard 在开发环境的JupyterLab中打开TensorBoard。

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选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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调度中的作业手动停止调度时触发告警通知，运行中的作业实例手动停止时触发告警通知。 在作业执行人和作业取消人不一致的场景下，会触发作业取消告警通知。 失败作业重跑成功 说明： 失败重跑后成功且失败的时候发送过失败告警才予以通知，如果作业失败不配置失败通知，则该当失败作业重跑成功后也不会进行通知。

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小时，会提示镜像内空间不足。当前，公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G，专属资源池容器引擎空间的默认为50G，专属资源池容器引擎空间可在创建资源池时自定义设置，设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。更多信息，请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中

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此处VPC和子网的网段不能为10.247.0.0/16，10.247.0.0/16是云容器实例预留给Service的网段。如果您使用此网段，后续可能会造成IP冲突，导致负载无法创建或服务不可用；如果您不需要通过Service访问，而是直接访问Pod，则可以使用此网段。 上面参数获取方法如下：

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停止视频服务 接口介绍 int CloseVideo(void); 功能描述 关闭视频采集服务。 输入参数 无 输出参数 无 返回值 0：成功 小于0：停止视频服务失败 错误码 请参见错误码。 父主题： 视频接口

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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stop_execution(execution_id)停止正在运行的execution。

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