- L实例-2C2G2M
- L实例-2C2G3M
- L实例-2C2G4M
活动对象：
（1）新用户专享：华为云官网已完成注册和实名认证，且从未购买过华为云资源的用户（客户等级是V0）可购买；
（2）企业新客专享：仅从未购买过华为云资源（客户等级V0），且已完成企业实名认证用户可购买；
（3）产品新客专享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户，且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买（未限制产品等级）；
（4）新老用户同享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买；
（具体用户范围以届时活动页面展示为准）
活动时间：
2024年5月31日-2024年6月30日（活动期间如有调整，以届时活动页面展示为准）
每天9点限量开抢，售完即止
续费同价说明：
（1）参与条件：Flexus L实例2核2G4M 98元/年，Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品，参与条件为：新用户专享，新购、续费同价，每个配置限新购1次，续费1次；
（2）续费说明：下单购买后，系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣，预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元，Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元，续费该实例时勾选代金券，则可以实现续费同价优惠，续费代金券有效期为自购买日起1年内有效，请于代金券有效期内完成续费，代金券过期后不予补发；
（3）退订说明：下单购买该实例后，系统将自动锁定订单，不允许退订；若客户需要退订新购订单，且续费代金券未使用的情况下，可以申请退订，退订时系统将回收未使用的续费代金券，退订费用请查看华为云官网规则说明；若续费代金券已使用，则该实例的新购及续费订单均不可退订；
购买说明：
（1）新用户专享套餐同一用户限购一单，具体台数以活动页面为准；
（2）同一用户规则：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、域名持有者为同一主体（如同一个人、企业等主体）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；
（3）套餐配置：
①云服务器每款默认配置1个公网IP，高IO或通用型SSD 40G系统盘（部分特价机型仅高IO 40G系统盘；Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO，规格大小以下单页显示为准）；数据盘有高IO和通用型SSD可选（Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2），西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽，其他数据中心配置全动态独享BGP带宽；（以上配置仅供参考，具体配置以下单页面为准）
②本页面促销的国内云服务器购买完成后，如需切换镜像版本，可在控制台内进行切换操作；
②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作；
③境外云服务器，重装系统不支持Linux与Windows互相切换；
④新用户专区region（不含出海云服务器，最终结果以下单页面为准）：
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内，且就近选择靠近您业务的区域，有助于降低业务运行产生异常的风险，减少网络时延，提高访问速度；
（4）续费变更：
促销价仅适用于购买活动页面套餐，续订变更套餐价格（含升配降配）以当期目录价为准，促销价在该场景下不适用，用户选择升配或降配包周期产品前，具体场景或解释说明，请您浏览阅读《变更资源费用说明》
（5）关联账号说明：
关联模式为财务托管的企业认证账号（即财务托管子账号）不具备交易属性，不参与华为云官网活动等相关交易；关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。
为保证活动的公平公正，华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施，且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施：
1）华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为）；
2）华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为；
华为云保留对活动规则进行调整的权利，包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等，请以购买时相关页面的最新展示内容为准。
所有参加本活动的华为云注册用户，已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件，包括《可接受的使用政策》，《隐私政策声明》
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创建TFJob
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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org
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Tensorflow算子边界
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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow
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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2
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训练基础镜像详情（TensorFlow）
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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten
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CPU管控
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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM
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模板说明
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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板
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CPU管理策略
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如果有init container需要设置独占CPU，init container的requests参数建议与业务容器设置的requests参数一致（避免业务容器未继承init container的CPU分配结果，导致CPU manager多预留一部分CPU）。更多信息请参见App
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Tensorflow算子边界
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Tensorflow算子边界
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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t
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使用Tensorflow训练神经网络
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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为 ten
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CPU流控
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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch
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模型模板简介
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MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板 Caffe-GPU-py27通用模板 Caffe-CPU-py36通用模板 Caffe-GPU-py36通用模板 ARM-Ascend模板 支持的输入输出模式 预置物体检测模式
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Notebook基础镜像x86 Tensorflow
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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10
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推理基础镜像介绍
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推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） 推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） 推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） 父主题： 使用预置镜像
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使用TensorFlow进行线性回归
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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库
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CPU占用率
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常用框架
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cuda10.1 MXNet CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 MXNet-1.2.1-python3.6 - Spark_MLlib CPU x86_64 Ubuntu16.04 Spark-2.3.2-python3.6 - Ray CPU/GPU x86_64
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部署本地服务进行调试
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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建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“S
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替换TFJob
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使用模型
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IDE 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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使用常用框架训练模型
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cuda10.1 Caffe CPU/GPU x86_64 Ubuntu16.04 Caffe-1.0.0-python2.7 cuda8.0 MoXing是ModelArts团队自研的分布式训练加速框架，它构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、MXNet、PyTorch、Kera
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