深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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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 Agent。正常使用GPU监控功能还需完成配置委托，详细操作，请参见如何配置委托？。 如需手动移除GPU监控功能，可登录GPU加速型云服务器并执行卸载命令：bash

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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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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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创建厂家型号 操作步骤 在系统首页左侧操作导航栏，选择“功能地图 > 部件管理流程 > 创建厂家型号”。 在“厂家型号属性”页签，填写厂家型号的属性。 选择厂家型号的“分类名称”。 如果没有找到对应的分类，可以在分类管理器中增加MPN分类。 在“基本属性”区域，输入或选择“厂家”“厂家型号”和“厂家型号标识”。

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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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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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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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NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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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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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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