如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告

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应答（过时图元，不建议使用） 图元展示 参数介绍 机器人回复图元的参数如下图所示。 图元参数说明如下： 节点名称：在图元上展示的名称，可以根据需要自定义。 典型使用场景 搭配振铃图元使用。 父主题： 图元参考

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收缩数据库日志（不推荐使用） 功能介绍 收缩SQL Server数据库日志。 该接口计划于2024-12-30下线，建议及时切换到新接口收缩数据库日志。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST

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振铃（过时图元，不建议使用） 图元展示 参数介绍 振铃图元的参数如下图所示。 图元参数说明如下： 节点名称：在图元上展示的名称，可以根据需要自定义。 视频模式： 只发送：只显示座席侧的视频 只接收：只显示客户侧的视频 接受发送：同时显示座席侧和客户侧的视频 典型使用场景 振铃图元使用场景是

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赋值（过时图元，不建议使用） 随路数据是一路通话中携带的数据，随着话路，这个数据会一直保存在这路通话中直到通话结束。 图元展示 参数介绍 赋值图元的参数如下图所示。 图1 随路数据赋值 图2 其他数据赋值 图3 设置随路数据 图4 IE数据赋值 图元参数说明如下。 模块描述：在图元上展示的名称，可以根据需要自定义。

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GLOBAL变量。 单击“保存”，保存当前页配置的所有参数。 典型使用场景 在流程结束时使用，标识流程终止。 结束图元的两种使用场景： 用户主动挂机，系统默认调用结束图元，此时流程中只需要存在一个结束图元，可以不连线到结束图元。 IVR流程中需要主动挂机，则需要调用结束图元，此时需要保证流程已经连线到结束图元。

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转移（过时图元，不建议使用） 若座席通过前台界面接续条的呼叫转移按钮挂起转IVR，IVR流程中不支持再使用此处的转移图元来转其他设备，否则会导致转其他设备失败。 图元展示 参数介绍 转移图元的参数如下图所示。 图1 转人工 图2 转第三方 图3 录音文件 图4 转智能IVR 图5

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在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf.train.get_or_create_global_step()。 父主题： MoXing

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Ascend-Powered-Engine Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn MindSpore-GPU engine_id

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如果您使用不在GPU驱动支持列表内的GPU驱动版本，可能引发GPU驱动与操作系统版本、 ECS实例类型 、Container Runtime等不兼容，继而导致驱动安装失败或者GPU插件异常。对于使用自定义GPU驱动的场景，请您自行验证。 安装插件 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“插件中心”，在右侧找到CCE

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CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。

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如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE

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应用场景 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。

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nsorflow、PyTorch、Spark_MLlib、MXNet等，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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基础逻辑表达式之外，也支持基于mvel2表达式的函数，例如：这里先定义了流程变量FLOW.testvalue值为abc，使用contains函数判断是否包含d字符，判断结果为false，不走该分支。 类似的，可以使用简单函数: FLOW.testvalue.substring(0,1)=='d' 判断首字符是否是d；

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