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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云服务器，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

wrapper 执行pynvml命令。 nvidia-ml-py3可以直接查询nvml c-lib库，而无需通过nvidia-smi。因此，这个模块比nvidia-smi周围的包装器快得多。 from pynvml import * nvmlInit() handle = nvmlDevi

查看更多 →

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

查看更多 →

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”，

查看更多 →

该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 0～100 百分比（%） aom_node_virtual_memory_usage virMemUsedRate 虚拟内存使用率 该指标用于统计测量对象已使用虚拟内存占虚拟内存总量的百分比。 ≥0 兆字节（MB） 网络 aom_n

查看更多 →

GetSystemTimes获取。 0-100% 云服务器 1分钟 cpu_usage_idle (Agent) CPU空闲时间占比 该指标用于统计测量对象当前CPU空闲时间占比。 单位：百分比 采集方式（Linux）：通过计算采集周期内/proc/stat中的变化得出CPU空闲时间占比。 采集方式（Windows）：通过WindowsAPI

查看更多 →

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

查看更多 →

显存可用量（aom_cluster_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存可用量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_cluster_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） 显

查看更多 →

管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

查看更多 →

信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。 MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。

查看更多 →

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：

查看更多 →

响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核-文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核

查看更多 →

部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

查看更多 →