Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要

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训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU 服务器 ），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间

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Megatron-Deepspeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是

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云硬盘存储卷：CCE支持将EVS创建的云硬盘挂载到容器的某一路径下。当容器迁移时，挂载的云硬盘将一同迁移，这种存储方式适用于需要永久化保存的数据。 文件存储卷： CCE支持创建SFS存储卷并挂载到容器的某一路径下，也可以使用底层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用

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NVIDIA check failed. | +----------------------+ 检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取帮助。 父主题： 单独项检查

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间

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训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间

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local 否，请执行下一步。 查看实例的Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。

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ana中看到Prometheus的监控数据。 单击访问地址，访问Grafana，选择合适的DashBoard，即可以查到相应的聚合内容。 登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus插件的集群，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。 单击右上角“YAML创建”

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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U CS 为您提供多集群工作负载的自动扩缩能力。UCS负载伸缩能力可基于工作负载的系统指标变动、自定义指标变动或固定的时间周期对工作负载进行自动扩缩，以提升多集群工作负载的可用性和稳定性。 UCS负载伸缩的优势 UCS负载伸缩能力的优势主要在于： 多集群：多集群场景下的负载伸缩，可以对集群联邦中的多个集群实行统一的负载伸缩策略。

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确保云服务器的安装目录都有读写权限，并且安装成功后的Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤（单节点安装） 安装命令参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 操作步骤（多节点批量安装） 参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 安装lspci工具

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示可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动的内核版本跟当前内核版本不一致。

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量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的环境隔离，当您的项目和人员众多的时候可以考虑根据项目属性，例如生产、测试、开发划分不同的Namespace。 创建Namespace Names

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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

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CCE推荐的GPU驱动版本列表 对于CCE集群，各系统推荐使用驱动版本如下表，若使用非CCE推荐驱动版本，需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。您可以根据您的应用所使用的CUDA Toolkit版本，对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动的版本兼容性列表，选择合适的NVIDIA驱动版本。

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格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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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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