深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接： 适用于GPU加速实例的镜像列表 GPU加速型实例安装GRID驱动 GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包 表1 GPU加速实例总览 类别

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容器中使用GPU显卡。 功能 描述 参考文档 Kubernetes默认GPU调度 Kubernetes默认GPU调度可以指定Pod申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，实现多个Pod共享使用GPU。 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动

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格。 使用“部署上线”功能时，可用的免费规格有“自动学习免费规格（CPU）”或“自动学习免费规格（GPU）”。 任意一种免费规格只能在1个服务中使用免费规格。如果一个自动学习项目下的部署上线已使用了一种免费规格，不管是运行中还是停止状态，其他部署上线任务都无法再使用这个免费规格。

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合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎

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Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，

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Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象，用于关联VPC及子网，从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看，命名空间对应一个虚拟私有云（VPC）中一个子网，如图1所示，在创建命名空间时会关联已有VPC或创建一个新的VPC，并在VPC下创建一个子网

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Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象，用于关联VPC及子网，从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看，命名空间对应一个虚拟私有云（VPC）中一个子网，如图1所示，在创建命名空间时会关联已有VPC或创建一个新的VPC，并在VPC下创建一个子网

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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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确认部署在线服务时是否选择了GPU规格； 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本； 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配； 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。

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使用自定义镜像创建训练作业（CPU/GPU） 模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下，方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合，便于追踪最佳的模型与输入配置，您可以通过不同版本间的评估指标比较，确定最佳训练作业。 前提条件 已将用于训练的数据上传至OBS目录。

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Body 选看类型。 2： 选看会场。 participantID 是 String Body 被选看的与会者标识。 状态码 表3 状态码说明 HTTP状态码 描述 200 操作成功。 400 参数异常。 401 未鉴权或鉴权失败。 403 权限受限。 500 服务端异常。 响应参数

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