各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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GPU加速型 云服务器 包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云 服务器 ，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES

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rsu_model_id String 参数说明：RSU型号ID，用于唯一标识一个RSU型号，在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围：长度不小于1不超过36，只允许字母、数字、连接符（-）的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围：长度不低于1不超过64，

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rsu_model_id String 参数说明：RSU型号ID，用于唯一标识一个RSU型号，在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围：长度不小于1不超过36，只允许字母、数字、连接符（-）的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围：长度不低于1不超过64，

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rsu_model_id String 参数说明：RSU型号ID，用于唯一标识一个RSU型号，在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围：长度不小于1不超过36，只允许字母、数字、连接符（-）的组合。 name String 参数说明: RSU型号名称。 取值范围：长度不低于1不超过64，

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在左侧导航栏中，选择“型号管理 > 型号库”，根据需要执行以下步骤。 表1 管理设备型号 操作名称 描述 操作方法 添加设备型号 资产录入前，需添加设备型号信息，以匹配制造商、设备型号与设备类型的对应关系。当添加设备较少时，可通过创建或者克隆功能添加设备型号信息；同时支持批量导入设备型号信息。 创建设备型号

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管理型号 提供主流厂商近三年的设备型号信息模板，主要包括Oracle、IBM、HP、Dell、Cisco、Juniper等厂商设备。设备型号信息包括设备的功率、高度、配电/网络端口数量等。 支持设备型号的增减、修改，以便于用户自定义设备型号。 支持启用NetEco系统中预置的设备模板。

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取值范围：仅支持数字，a到f的小写字母组合，长度32。 rsu_model_id 是 String 参数说明：RSU型号ID，用于唯一标识一个RSU型号，在平台创建RSU型号后由平台分配获得。 取值范围：长度不小于1不超过36，只允许字母、数字、连接符（-）的组合。 请求参数 表2 请求Header参数

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RSU型号管理 管理RSU型号，便于MQTT协议RSU接入 创建RSU型号 查询RSU型号列表 查询RSU型号 修改RSU型号 删除RSU型号 父主题： 应用侧API参考

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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设置TOUCH 版本型号信息 接口名称 WEB_CheckTouchRomVersionAPI(后续废弃) 功能描述 设置TOUCH 版本型号信息 应用场景 设置TOUCH 版本型号信息 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CheckTouchRomVersionAPI

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查询是否是 RP 型号 接口名称 WEB_IsVP9000RpAPI(后续废弃) 功能描述 查询是否是 RP 型号 应用场景 查询是否是 RP 型号 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_IsVP9000RpAPI 参数 无 返回值 表1 查询是不是RP型号返回值

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获取终端型号/版本信息 接口名称 WEB_GetVersionInfoAPI 功能描述 获取终端型号、版本信息 应用场景 获取终端型号、版本信息的全部信息 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetVersionInfoAPI 参数 无 返回值

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登录管理控制台，进入弹性云服务器列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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边缘节点支持多个显卡么？ 边缘节点支持多个显卡，但是多个显卡的GPU型号必须相同。 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，含有GPU硬件的机器作为边缘节点时可以不使用GPU。 父主题： 边缘节点

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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