YML参数配置 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
配置queue大小 通过自定义queue大小，调整文档写入和搜索的队列大小。用户可以在YML文件配置中，配置queue大小。以下示例配置文档写入和搜索queue大小为500和1000，实际业务中请根据具体情况自行调整。
云原生AI概述 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
使用流程 第一步（必选） ：新建 v1.18 或以上版本的集群，添加带有 GPU 设备的节点； 第二步（必选） ：安装云原生AI组件，详情请见 组件概述 ； 第三步（可选） ：为 GPU 节点开启显存共享； 第四步（必选） ：新建队列，指定资源配额和关联用户，详情请见 新建队列 ； 第五步（必选） ：新建任务，提交 AI 训练任务，详情请见 新建任务 。
Job管理 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
spec.completions 的设置，可以将 Job 划分为以下几种模式： Job 类型 使用示例 行为 completions Parallelism 一次性 Job 数据库迁移 创建一个 Pod 直至其成功 1 1 固定结束次数的 Job 处理工作队列的 Pod 一次创建一个 Pod 运行直至 completions 个成功时结束 2+ 1 固定结束次数的并行 Job 多个 Pod 同时处理工作队列
快速完成媒资上传 - 视频创作分发平台VideoWorks | 百度智能云文档
处理设置 点击菜单 处理设置 --> 转码队列 ，新建队列，如下图所示，若MCP里已有相应的队列，则略过这步。 点击菜单 处理设置 --> 转码模板 ，新建转码模板，如下图所示，若MCP里已有相应的转码模板，则略过这步。 点击菜单 处理设置 --> 水印模板 ，新建水印模板，如下图所示，若MCP里已有相应的水印模板，则略过这步。
从Kafka同步数据 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
虽然该引擎对于查看主题消息很有用，但其设计仅允许一次性检索，即当向表发出查询时，它会从队列中使用数据并增加消费者偏移量，然后再将结果返回给调用者。实际上，如果不重置这些偏移量，就无法重新读取数据。 为了从表引擎读取中持久保存这些数据，我们需要一种捕获数据并将其插入另一个表的方法。基于触发器的物化视图本身就提供了此功能。物化视图启动对表引擎的读取，接收批量文档。
最佳实践 - 度家-AIOT语音语义平台 | 百度智能云文档
send_music_queue ( URL_TTS , url ) ; // 类型为tts，用于区分可暂停的媒资和不可暂停的tts回复，如果使用URL_MUSIC，则会覆盖掉之前备份的媒资 action_done_callback： send_music_queue ( MUSIC_CTL_CONTINUE , NULL ) ; // 在当前请求的数个tts都加入播放队列后，发送恢复指令，将暂停的媒资数据也加入到播放队列
视频水印提取 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
用户根据需求填写相应配置信息： 配置项 说明 队列选择 从下拉列表中选择适用的处理队列。 输入视频 选择存储在BOS内的视频地址作为待处理视频。 （注：不支持HLS、A-HLS、DASH格式视频的嵌入和提取数字水印操作） 检测类型 选择检测类型，包括文本或图片： 若选择文本，提供数字水印模版ID（可选）和相对应的密钥（可选）； 若选择图片，需填写输出图片名称和选择输出格式及地址。
新建Pytorch任务 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
前提条件 您已成功安装CCE AI Job Scheduler和CCE Deep Learning Frameworks Operator组件，否则云原生AI功能将无法使用。 若您是子用户，队列关联的用户中有您才能使用该队列新建任务。 安装组件CCE Deep Learning Frameworks Operator时，系统安装了Pytorch深度学习框架。
监控项说明 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
Cursors 实例Cursor使用情况，包括： OpenCursorsCount：cursor当前打开数量 TimedoutCursorsCount：最近1分钟cursor超时数量 GlobalLock 实例当前等待全局锁的队列长度，包括： CurrentQueueReaders：全局读锁的等待队列长度 CurrentQueueWriters：全局写锁的等待队列长度 ActiveReaders：
AI计算资源 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
通用资源池可以创建多个资源池，一个资源池对应一个CCE集群，可以关联一个PFS实例和一个CPROM实例。在资源池中，用户可以创建多个队列，从而在不同的队列中处理不同业务的工作任务。通常情况下，企业内部一个独立的团队或者项目建议创建一个独立的资源池，实现团队间或项目间的资源隔离。
