面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打开文件“

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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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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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engine_name String 训练作业的引擎名称。目前支持的引擎名称如下： Caffe Horovod MXNet PyTorch Ray Spark_MLlib TensorFlow XGBoost-Sklearn engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version

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步骤2：订阅算法 步骤3：使用订阅算法创建训练作业 步骤4：创建AI应用 步骤5：部署为在线服务（CPU） 步骤6：清除资源 费用说明：本案例使用过程中，从AI Gallery下载数据集和订阅算法免费，在ModelArts上运行训练作业推荐使用免费资源，将模型部署为在线服务推荐使用免费资源。但

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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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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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不上传数据到OBS，如何使用 DLI 当前DLI只支持对云上数据分析，数据还是要传到云上；但是用户可以折中处理：将待分析的数据脱敏后上传到OBS临时存放，分析完之后将结果导出使用，同时将OBS临时存放数据删除；该方法主要适用于定期（如每天）对增量数据一次性分析统计，然后利用分析结果

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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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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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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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经典型跨源连接（废弃，不推荐使用） 推荐使用增强型跨源连接，请参考增强型跨源连接概述。 DLI 经典型跨源连接可用于访问CloudTable的Hbase和OpenTSDB， MRS 的OpenTSDB，DWS，RDS， CSS 数据源。 开发SQL作业请参考《 数据湖探索 SQL语法参考》>

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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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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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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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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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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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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