nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器 驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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s 昇腾系列AI处理器功耗 瓦特（W） >0 AI处理器温度 ma_container_npu_ai_core_temperature_celsius 昇腾系列AI处理器温度 摄氏度（℃） 自然数 AI处理器AI CORE利用率 ma_container_npu_ai_core_util

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AI平台开发与实施服务可以提供哪些服务？ AI平台开发支持服务。 AI平台场景化建模开发服务。 AI平台场景化建模调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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该算子通过cuda自动判断gpu是否可用。如果gpu可用，优先使用gpu训练；否则使用cpu训练。 输入 参数 子参数 参数说明 data_url _ data_url为输入数据存储的obs文件夹路径。例如obs://test/data/ 输出 参数 子参数 参数说明 train_url _

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从模板中选择元模型 查看AI应用详情 当AI应用创建成功后，您可以进入AI应用详情页查看AI应用的信息。 管理AI应用版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 发布AI应用 针对在ModelArts创建的AI应用，支持发布至AI

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实例停止时间点， 13位时间戳。 remain_time Integer 实际停止剩余时间，单位为秒。 表18 failed_reasons字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 code String 错误码。 message String 错误信息。 detail Map<String,String>

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使用Kubernetes默认GPU调度 CCE支持在容器中使用GPU资源。 前提条件 创建GPU类型节点，具体请参见创建节点。 安装gpu-device-plugin（原gpu-beta）插件，安装时注意要选择节点上GPU对应的驱动，具体请参见CCE AI套件（NVIDIA GPU）。 gpu-dev

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例，用于代码开发。 该接口为异步操作，创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选

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公共镜像：即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像，也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页

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latest_update_timestamp String 实例的更新时间。 flavor_details Object 机器规格详情，如表7所示。 pool Object 专属资源池，如表8所示。 ai_project Object AI项目，如表9所示。 error_code String 错误码。请参考错误码。

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cuda(args.gpu) torch.cuda.set_device(args.gpu) torch.cuda.is_available() 迁移后： model.npu(args.gpu) torch_npu.npu.set_device(args.gpu) torch_npu

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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准备GPU虚拟化资源 本文介绍如何在使用GPU虚拟化能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 Huawei Cloud EulerOS 2.0 GPU类型 T4、V100 GPU驱动版本 470.57

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创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理

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1638234504492, "description" : "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services"

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Notebook提供的AI引擎是Python 3，适配CPU/GPU芯片。 父主题： 开发环境（Notebook）

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云容器实例（Cloud Container Instance，CCI）服务提供Serverless Container（无 服务器 容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 Serverless是一种架构理念，是指不用创建和管理服务器、不用担心服务器的运行状态（服务器是否在工作等），

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