行依赖安装配置后，保存为 自定义镜像 ，能直接在ModelArts用于训练作业。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10

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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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为什么不能识别批量导入的云主机？ 受云 堡垒机 版本限制，当用户云堡垒机“设备系统”版本低于V3.3.0.0时，导入的云主机可能会识别失败，不能获取主机信息。 您可以先选择升级系统到最新版本后，再次导入云主机。也可以将云主机信息转入Excel表格，通过Excel文件方式批量导入主机。

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）、标签画像服务引擎 E CS 通用型 16C32G 2 异机备份 服务器 ECS 通用型 8C16G 1 备份服务器 工作台 - 通用型 8C32G 1 工作台（windows sever2012系统） ECS 通用型 4C8G 9 备用服务器 ECS 通用型 8C16G 5 应急备用

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ECS是一款支持高负载应用场景的服务器，提供多种计费模式、规格类型、镜像类型、磁盘类型，针对不同的业务场景，均可自定义配置。 Flexus 云服务器 X实例与Flexus应用服务器 L实例 、ECS的详细区别如表1。 表1 Flexus应用服务器L实例、Flexus云服务器X实例和ECS的区别 项目 Flexus应用服务器L实例

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ECS是一款支持高负载应用场景的服务器，提供多种计费模式、规格类型、镜像类型、磁盘类型，针对不同的业务场景，均可自定义配置。 Flexus云服务器X实例与Flexus应用服务器L实例、ECS的详细区别如表1。 表1 Flexus应用服务器L实例、Flexus云服务器X实例和ECS的区别 项目 Flexus应用服务器L实例

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怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前 DLI 服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。

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Notebook、训练、推理部署 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_1.11.0-cann_6

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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数量 每月费用（元） 备注 弹性云服务器 规格: X86计算 | 通用计算增强型 | c7.6xlarge.2 | 24核 | 48GB；镜像: CentOS | CentOS 7.6 64bit；系统盘: 通用型SSD | 50GB；数据盘: 通用型SSD | 100GB 3 7713

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Ubuntu 22.04 server 64bit 系统盘: 通用型SSD | 50GB 数据盘: 通用型SSD | 100GB EIP费用: 1个 | 静态BGP 初始1，根据项目增加 包周期 必选 516 弹性云服务器（AI） ECS 规格: X86计算 | GPU加速型 | g6

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如何使用通过I代云服务器创建的私有镜像创建II代云服务器 操作场景 由于通用型/内存优化型II代的云服务器与通用型/内存优化型I代的云服务器具有不同的虚拟化架构和不同的驱动类型，所以通用型/内存优化型I代云服务器创建的私有镜像需要经过优化才能用来创建II代云服务器。 操作步骤 以下操作步骤以通用型云服务器为例。

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如何在CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码

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Flexus L实例云主机卡顿怎么办？ Flexus L实例云主机卡顿有以下几种原因，请您逐一排查，选择对应的解决方法。 云主机CPU或带宽使用率过高导致卡顿。 请排查影响云服务器带宽和CPU使用率高的进程，关闭无用和异常进程。具体操作请参见Linux云服务器卡顿怎么办？、Windows云服务器卡顿怎么办？。

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preconfigured with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU

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202404250955 创建自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在DLI作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。 使用root用户登录1容

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推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方式仅可

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ECS | c7.4xlarge.2| 16vCPUs | 32GiB 镜像：CentOS 7.9 64bit 系统盘：通用型SSD | 100G 数据盘：通用型SSD | 2048G 购买量：3 购买时长：720小时 11898.49元 弹性云服务器 ECS --TiFlash 区域：华北-北京四

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Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

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