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節(jié)點(diǎn)是指接入到平臺(tái)的計(jì)算資源，包括虛擬機(jī)、物理機(jī)等。用戶需確保所在項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)資源充足，若節(jié)點(diǎn)資源不足，會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)建工作負(fù)載等操作失敗。已創(chuàng)建至少一個(gè)集群，請(qǐng)參見(jiàn)購(gòu)買(mǎi)CCE集群。您需要新建一個(gè)密鑰對(duì)，用于遠(yuǎn)程登錄節(jié)點(diǎn)時(shí)的身份認(rèn)證。若使用密碼登錄節(jié)點(diǎn)，請(qǐng)?zhí)^(guò)此操作。創(chuàng)建方法請(qǐng)參見(jiàn)創(chuàng)建密鑰對(duì)。若使用密碼登錄節(jié)點(diǎn)，請(qǐng)?zhí)^(guò)此操作。創(chuàng)建方法請(qǐng)參見(jiàn)創(chuàng)建密鑰

函數(shù)工作流應(yīng)用場(chǎng)景，如實(shí)時(shí)文件處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理、Web移動(dòng)應(yīng)用后端和人工智能場(chǎng)景。客戶端上傳文件到OBS，觸發(fā)FunctionGraph函數(shù)，在上傳數(shù)據(jù)后立即進(jìn)行處理?？梢允褂肍unctionGraph實(shí)時(shí)創(chuàng)建圖像縮略圖、轉(zhuǎn)換視頻編碼、進(jìn)行數(shù)據(jù)文件匯聚、篩選等。其優(yōu)勢(shì)有：靈活擴(kuò)展，業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以自動(dòng)調(diào)度資源運(yùn)行更多函數(shù)實(shí)例以滿足處理需

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以下為創(chuàng)建基于ModelZoo訓(xùn)練樣例的訓(xùn)練工程總體步驟，用戶在操作過(guò)程中如需詳細(xì)了解工程信息及相關(guān)彈出窗口，請(qǐng)參見(jiàn)操作步驟。Framework選擇MindSpore，如圖1，其余工程信息由用戶自行根據(jù)實(shí)際配置。單擊Next，進(jìn)入訓(xùn)練工程選擇界面。創(chuàng)建工程界面參見(jiàn)樣例獲取獲取訓(xùn)練腳本，解壓后將lenet文件夾下的所有文件拷貝至步驟1創(chuàng)建的

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本章介紹了如何添加運(yùn)行CCE集群的節(jié)點(diǎn)池以及對(duì)節(jié)點(diǎn)池執(zhí)行操作。要了解節(jié)點(diǎn)池的工作原理，請(qǐng)參閱節(jié)點(diǎn)池概述。將節(jié)點(diǎn)池添加到現(xiàn)有集群。計(jì)費(fèi)模式：節(jié)點(diǎn)池僅支持按需計(jì)費(fèi)的計(jì)費(fèi)模式，該模式將根據(jù)實(shí)際使用的資源按小時(shí)計(jì)費(fèi)。節(jié)點(diǎn)池創(chuàng)建后，自建的節(jié)點(diǎn)池里的資源無(wú)法轉(zhuǎn)包周期，默認(rèn)節(jié)點(diǎn)池里的資源可以轉(zhuǎn)包周期。您可以把自建節(jié)點(diǎn)池里的資源遷移到默認(rèn)的節(jié)點(diǎn)池里后再進(jìn)

以下為創(chuàng)建基于ResNet50模板樣例的訓(xùn)練工程總體步驟，用戶在操作過(guò)程中如需詳細(xì)了解工程信息及相關(guān)彈出窗口，請(qǐng)參見(jiàn)操作步驟。工程信息由用戶自行根據(jù)實(shí)際配置。單擊Next，進(jìn)入訓(xùn)練工程選擇界面。創(chuàng)建工程界面進(jìn)入工程目錄下的data/目錄中。cd {Project Location}/MyTraining1/data其中{Project L

為方便對(duì)CCE集群中的kubernetes配置參數(shù)進(jìn)行管理，華為云開(kāi)發(fā)了配置管理功能，通過(guò)該功能您可以對(duì)核心組件進(jìn)行深度配置。本功能僅支持在v1.15及以上版本的集群中使用，V1.15以下版本不顯示該功能。kube-apiserverkube-controller-managerkube-scheduler

安裝PyTorch框架及混合精度模塊，詳情請(qǐng)參見(jiàn)《PyTorch網(wǎng)絡(luò)模型移植&訓(xùn)練指南》的"環(huán)境準(zhǔn)備"章節(jié)。請(qǐng)自行準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，參見(jiàn)PyTorch模型 > 訓(xùn)練 > 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備的指導(dǎo)將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集圖片上傳到訓(xùn)練環(huán)境的“train/”和“val/”文件夾路徑下。以下為創(chuàng)建基于ResNet-50 for PyTorch模板樣例的訓(xùn)練工程總體步

偽共享分析基于ARM SPE的能力實(shí)現(xiàn)。SPE針對(duì)指令進(jìn)行采樣，同時(shí)記錄一些觸發(fā)事件的信息，包括精確的PC指針信息。利用SPE能力可以對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行偽共享分析，并精確的關(guān)聯(lián)到造成該事件的代碼。已成功創(chuàng)建工程，且當(dāng)前工程下不存在離線狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)。偽共享分析只支持openEuler操作系統(tǒng)，要求內(nèi)核版本為4.19及以上，并且配置SPE(Statis

CCE集群支持虛擬機(jī)與裸金屬服務(wù)器混合部署場(chǎng)景及獨(dú)立裸金屬場(chǎng)景，您可以通過(guò)在已創(chuàng)建的CCE集群中增加裸金屬節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)基于裸金屬服務(wù)提供高計(jì)算和高網(wǎng)絡(luò)性能的kubernetes容器集群。

CCE集群支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的混合部署，GPU集群是指使用GPU節(jié)點(diǎn)部署的集群，支持主流AI計(jì)算框架、支持多容器共享GPU資源。自從1.8版本開(kāi)始，Kubernetes已經(jīng)明確將通過(guò)統(tǒng)一的設(shè)備插件方式支持像Nvidia GPU，InfiniBand，FPGA等硬件加速設(shè)備，而社區(qū)的GPU方案已在1.10全面棄用，并在1.11版本

參數(shù)說(shuō)明：報(bào)告服務(wù)器版本號(hào)(字符串形式)。參數(shù)類型：INTERNAL(固定參數(shù)，用戶無(wú)法修改此參數(shù)，只能查看)取值范圍：字符串默認(rèn)值：9.2.4參數(shù)說(shuō)明：報(bào)告服務(wù)器版本號(hào)(整數(shù)形式)。參數(shù)類型：INTERNAL(固定參數(shù)，用戶無(wú)法修改此參數(shù)，只能查看)取值范圍：整數(shù)默認(rèn)值：90204參數(shù)說(shuō)明：報(bào)告當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)所使用的塊大小。參數(shù)類型：INT

基于AppCube創(chuàng)建的業(yè)務(wù)應(yīng)用，可發(fā)送消息(通知或業(yè)務(wù)廣告等)給開(kāi)通5G消息服務(wù)的用戶，消息中可攜帶多媒體內(nèi)容文件(例如圖片、視頻等)。

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總結(jié)

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