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。 父主题： GPU驱动故障

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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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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python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。 默认启动命令：sh /home/mind/run

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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。 M

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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度

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更放心、就医更从容。 图7 AI伴诊 生成式病历系统 主要集成在医院医生工作站 在入院医生工作站系统，单击【就诊】选择【开启 语音助手 】等待【良医小慧】被唤醒。 图8 开启语音助手 图9 良医小慧 院内工作站单击【语音录入】打开生成式病历页面 图10 语音录入 图11 完成录音 单击【生成病历】生成门诊记录。

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用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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本地变量 本地变量可以理解为模块中的临时变量，其作用范围在所声明的模块内，通过关键字 "locals" 进行声明。本地变量适用于配置中有重复定义相同值或表达式的场景，可以减少代码冗余，并且易于修改。同时过度使用本地变量会导致变量的实际值被隐藏，代码晦涩，不利于维护，因此建议合理使用本地变量。

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本地调用 本章节以 语音合成 为例，介绍如何使用SIS Python SDK在本地进行开发。 该SDK可以将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择，自定义音量、语速，实现个性化音频的生成。 前提条件 注册华为账号 并开通华为云，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。

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本地调用 本章节以人脸检测为例，介绍如何使用FRS Python SDK在本地进行开发。 该接口可以对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。 前提条件 注册华为账号并开通华为云，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。 已开通人脸检测。

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本地WiFi 线下已配置好WiFi热点，则可在管理后台“本地WiFi”处新增一个同样名称的热点并关联部门，该部门同事可通过移动端 WeLink 的“一键连”We码，免密连接到企业WiFi。 添加本地WiFi 在“设置”的下拉菜单中选中“WiFi管理”，单击“WiFi设置”。 单击“立即配置”，进行本地WiFi配置。

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本地调用 本章节以通用 表格识别 为例，介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容，并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。

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本地集群 本地集群概述 安装本地集群的业务规划 注册本地集群 安装本地集群 管理本地集群 父主题： U CS 集群

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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出，系统可以自动重新启动它，确保服务的稳定性。 离线数据边侧缓存：当节点无法将数据上报到云端时，节点会将数据缓存在本地。数据不会因为暂时的网络问题而丢失，在网络恢复后重新尝试上报。 自动恢复离线操作：当网络恢复后，边缘节点会自动连接到IoT边缘服务。节点离线期间进行的所有管理操作

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Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 优点：支持深度自定义环境安装，可以方便的替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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