步骤4：创建并使用Notebook 步骤1：安装容器引擎 在制作 自定义镜像 时，您需要准备一台安装有Docker的机器。请使用自己的电脑搭建Docker环境，或者使用华为云弹性云服务器E CS 搭建Docker环境。 例如，在Linux操作系统下，可以使用如下命令快速安装容器引擎。 curl

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人，供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版，1路，14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台，在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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镜像一：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表1 conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 无 是 （cuda 10.2） swr.{region_id}

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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torch.rand([2, 8192, 5, 128]).cuda() r1 = torch.rand([1, 8192, 1, 128]).cuda() r2 = torch.rand([1, 8192, 1, 128]).cuda() def torch_func(x, r1, r2):

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GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 场景描述 本文指导如何在Vnt1裸金属服务器上安装Docker环境（服务器系统需为Ubuntu18.04或Ubuntu20.04）。 操作步骤 NVIDIA驱动安装。 wget https://us.download.nvidia

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端到端场景案例介绍 机器学习端到端场景 服务更新场景 父主题： 如何开发Workflow

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ModelArts的AI应用可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的AI应用进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 创

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引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20.04-x86_64 引擎版本三：tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3

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GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 场景描述 本文旨在指导完成GP Ant8裸金属服务器装机和nccl-test测试。装机软件预览如下： 表1 装机软件 软件类型 版本详情 预置操作系统 Ubuntu 20.04 server

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引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

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transformers调用cuda上的操作，或者执行卡死 问题现象 图1 报错信息 原因分析 transformers库的training_args.py目前适配的是CUDA的部分操作，需要替换为适配NPU的脚本。 处理方法 training_args.py替换为适配NPU的脚

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1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1

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如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 问题描述 用户使用不带驱动的公共镜像或私有镜像，自行安装NVIDIA驱动软件包、CUDA软件包，在安装过程中脚本执行报错。 判断方式 确认用户使用的镜像文件。 确认用户的NVIDIA软件包来源。 确认用户想要的

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8)、python3.7(Python 3.7.4)、python3.9(Python 3.9.2)。 约束：内置 cuda 11.6，函数需要基于 cuda11.6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用自定义镜像函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU

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int类型，范围[] 4 batch_size 是 batch_size大小，int类型，范围[] 24 learning_rate 是 学习率，double类型，范围[0,10] 0.01 样例 数据样本 公开数据集: ionosphere数据集。 配置流程 运行流程 将多层感

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训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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