ML 模型 - 容器计算资源¶
EnOS 企业分析平台是一个面向企业级的 BI 分析和 AI 应用综合管理平台，服务于数据科学家、算法工程师和 IT 工程师。企业分析平台提供了端到端的工具集，支持数据资源管理、数据开发实验、机器学习模型部署和托管、以及模型生命周期管理等业务场景。
申请 ML 模型 - 容器计算资源场景¶
在部署及使用企业分析平台服务前需申请 ML 模型 - 容器计算 资源。申请的资源即为企业分析平台的资源池。
注解
每个 OU 下可申请资源实例数量上限为 5。
资源规格说明
在使用企业分析平台各服务时根据实际业务需要选择合适的 CPU、内存和存储空间，申请相应的资源来支撑产品功能的使用。
| 资源类型 | 资源说明 |
|---|---|
| 资源名称 | 输入资源名称，此名称需在 OU 下唯一 |
| 资源模式 | 选择主分区或子分区；部署企业分析平台服务之前必须申请主分区资源模式
|
| CPU Request | CPU 请求值，不得大于 CPU Limit |
| CPU Limit | 可以使用的最大 CPU |
| Memory Request | 内存请求值，不得大于 Memory Limit |
| Memory Limit | 可以使用的最大内存 |
| 存储空间 | 支持的申请范围默认为 5 ~ 2000 GB。 |
| 数据访问权限 | 开启后可读取 HDFS，数据仓库存放的数据 |
注解
ML 模型 - 容器计算资源在同一个 OU 下只能在一个申请出来的资源池上安装 Dev Console，并且 Dev Console 可操作该 OU 下的其他资源池。ML 模型 - 容器计算资源将资源模式拆分为主分区和子分区，企业分析平台的 Dev Console 须安装到主分区关联的命名空间下。