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節點是指接入到平臺的計算資源，包括虛擬機、物理機等。用戶需確保所在項目節點資源充足，若節點資源不足，會導致創建工作負載等操作失敗。已創建至少一個集群，請參見購買CCE集群。您需要新建一個密鑰對，用于遠程登錄節點時的身份認證。若使用密碼登錄節點，請跳過此操作。創建方法請參見創建密鑰對。若使用密碼登錄節點，請跳過此操作。創建方法請參見創建密鑰

函數工作流應用場景，如實時文件處理、實時數據流處理、Web移動應用后端和人工智能場景。客戶端上傳文件到OBS，觸發FunctionGraph函數，在上傳數據后立即進行處理。可以使用FunctionGraph實時創建圖像縮略圖、轉換視頻編碼、進行數據文件匯聚、篩選等。其優勢有：靈活擴展，業務爆發時可以自動調度資源運行更多函數實例以滿足處理需

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本章介紹了如何添加運行CCE集群的節點池以及對節點池執行操作。要了解節點池的工作原理，請參閱節點池概述。將節點池添加到現有集群。計費模式：節點池僅支持按需計費的計費模式，該模式將根據實際使用的資源按小時計費。節點池創建后，自建的節點池里的資源無法轉包周期，默認節點池里的資源可以轉包周期。您可以把自建節點池里的資源遷移到默認的節點池里后再進

以下為創建基于ResNet50模板樣例的訓練工程總體步驟，用戶在操作過程中如需詳細了解工程信息及相關彈出窗口，請參見操作步驟。工程信息由用戶自行根據實際配置。單擊Next，進入訓練工程選擇界面。創建工程界面進入工程目錄下的data/目錄中。cd {Project Location}/MyTraining1/data其中{Project L

為方便對CCE集群中的kubernetes配置參數進行管理，華為云開發了配置管理功能，通過該功能您可以對核心組件進行深度配置。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，詳情請參見《PyTorch網絡模型移植&訓練指南》的"環境準備"章節。請自行準備數據集，參見PyTorch模型 > 訓練 > 數據集準備的指導將訓練集和驗證集圖片上傳到訓練環境的“train/”和“val/”文件夾路徑下。以下為創建基于ResNet-50 for PyTorch模板樣例的訓練工程總體步

偽共享分析基于ARM SPE的能力實現。SPE針對指令進行采樣，同時記錄一些觸發事件的信息，包括精確的PC指針信息。利用SPE能力可以對業務進行偽共享分析，并精確的關聯到造成該事件的代碼。已成功創建工程，且當前工程下不存在離線狀態的節點。偽共享分析只支持openEuler操作系統，要求內核版本為4.19及以上，并且配置SPE(Statis

CCE集群支持虛擬機與裸金屬服務器混合部署場景及獨立裸金屬場景，您可以通過在已創建的CCE集群中增加裸金屬節點，實現基于裸金屬服務提供高計算和高網絡性能的kubernetes容器集群。

CCE集群支持GPU、NPU等異構節點的混合部署，GPU集群是指使用GPU節點部署的集群，支持主流AI計算框架、支持多容器共享GPU資源。自從1.8版本開始，Kubernetes已經明確將通過統一的設備插件方式支持像Nvidia GPU，InfiniBand，FPGA等硬件加速設備，而社區的GPU方案已在1.10全面棄用，并在1.11版本

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基于AppCube創建的業務應用，可發送消息(通知或業務廣告等)給開通5G消息服務的用戶，消息中可攜帶多媒體內容文件(例如圖片、視頻等)。

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總結

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