10 * 800GB SSD 2 x 2*10GE 高性能计算型 主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU 服务器 ，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID

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适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改 问答机器人 规格

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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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支持GPU监控的环境约束 仅支持Linux操作系统，且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控，详情见：Agent支持的系统有哪些？ 支持的规格：G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列的E CS ，P、Pi、G、KP系列的BMS。 已安装lspci工

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下

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业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度

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如果GPU加速型实例已安装GPU驱动，需要先卸载原驱动后再安装新的目标驱动。 当前仅部分GPU加速型实例的规格、部分Windows操作系统版本支持通过脚本自动安装GPU驱动。 Windows Server 2016 数据中心版 Windows Server 2019 数据中心版 如果您的规格、操作系统或驱动版本不支

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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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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联已有VPC或创建一个新的VPC，并在VPC下创建一个子网。后续在该命名空间下创建的容器及其他资源都会在对应的VPC及子网之内。 通常情况下，如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源，您需要考虑您的网络规划，如子网网段划分、IP数量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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零代码适合谁用？ AstroZero零代码工作平台，人人皆可用。 行政人员 快速搭建报名类、信息反馈类应用，快速收集统计信息，提升上传下达的效率。 人力资源 快速搭建逻辑较为复杂的调查问卷，帮助HR完成团队氛围调查、员工满意度调查等工作。 运营人员 在线统计、筛选、排序数据，帮助

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B裸金属服务器以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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