tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（C

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 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。本文将演示在云容器

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从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题： Terraform 配置指南

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的属性。 递归地嵌套变量引用，提高灵活性。 合并多个变量引用以相互覆盖。 只能在serverless.yml的values属性中使用变量，而不能使用键属性。因此，您不能在自定义资源部分中使用变量生成动态逻辑ID。 从环境变量中引用变量 要引用环境变量中的变量，请在serverless

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题： 配置指南

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RT main.py --data-path $IMAGE_DATA_PATH --cfg ./configs/swin/swin_base_patch4_window7_224_22k.yaml 推荐先使用单机单卡运行脚本，待正常运行后再改用多机多卡运行脚本。 多机多卡run.

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码 在ModelArts

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变量 变量连接器包含“追加到数组变量”、“追加到字符串变量”、“数值递减”、“数值递增”、“初始化变量”、“变量赋值”六个执行动作。建议使用变量V2连接器。 连接参数 变量连接器无需认证，无连接参数。 追加到数组变量 需要先定义一个数组变量，可将值内填写的数据，以字符串的形式追加

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单机多卡场景下平台会为启动文件额外拼接 --init_method "tcp://<ip>:<port>" 参数。 多机多卡场景下平台会为启动文件额外拼接 --init_method "tcp://<ip>:<port>" --rank <rank_id> --world_size

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请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种： x86_64 aarch64

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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内置变量 item G CS _REF_PVC GCS_DATA_PVC GCS_SFS_PVC

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内置变量 item BCE_REF_PVC BCE_DATA_PVC BCE_SFS_PVC 父主题： GCS流程语法参考

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输出变量 输出变量可以理解为模块的返回值，通过关键字 "output" 进行声明。输出变量是一种对外公开某些信息的方法，既可以在根模块中运行 terraform apply/output 命令输出特定的值，又可以在子模块中将资源的属性值提供给父模块。 声明输出变量 按照约定，输出变量通常在名为

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本地变量 本地变量可以理解为模块中的临时变量，其作用范围在所声明的模块内，通过关键字 "local" 进行声明。本地变量适用于配置中有重复定义相同值或表达式的场景，可以减少代码冗余，并且易于修改。同时过度使用本地变量会导致变量的实际值被隐藏，代码晦涩，不利于维护，因此建议合理使用本地变量。

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插入变量 添加请求信息时，在输入框内输入“$”，插入变量。 “变量类型”为“自定义变量”时，需要设置如下参数： 变量范围：选择变量范围。 变量名称：自定义变量名称。自定义变量名称为添加变量时为变量取的名称。 “变量类型”为“系统变量”时，需要选择函数名称： 身份证号：随机生成一个身份证号。

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