在 服务器 安装私有证书 在Tomcat服务器上安装私有证书 在Nginx服务器上安装私有证书 在Apache服务器上安装私有证书 在IIS服务器上安装私有证书 在Weblogic服务器上安装私有证书 在Resin服务器上安装私有证书 父主题： 安装私有证书

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04。您可以准备相同规格的弹性云服务器E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软

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04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软

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业务上报nvidia版本和cuda版本不匹配？ 容器中查看cuda的版本，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/version.txt 然后查看容器所在节点的nvidia驱动版本支持的cuda版本范围，是否包含容器中的cuda版本。 相关链接 工作负载异常：GPU节点部署服务报错

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安装主控服务器（Client） 解压安装程序 假定.zip上传到服务器上的路径为：/root/lab-install，lab-install文件夹自己建立 如果安装最小版本，没有unzip命令需要自己安装 服务器有网情况下使用：yum install unzip 服务器没有网情况

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k（在基础镜像中安装化学分子格式转换工具Open Babel），详细步骤如下所示： 步骤1：安装容器引擎 步骤2：获取Notebook基础镜像 步骤3：制作并上传镜像 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

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[root@Server-ddff ~]# 此时只能安裝nvidia-driver-515以及配套的cuda版本，安装方法可以参考GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7。 父主题： Lite Server

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CE-and-GP-515-CUDA-11.7-AIGC(仅限北京四和乌兰察布一) 表10 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 架构类型 x86 RoCE路由配置 不支持自动配置，需创建后手动配置。 镜像名称：Ubuntu-20

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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。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU：

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sla驱动与CUDA软件的版本配套关系，可参考Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 处理方法 如果用户未安装驱动，请自行安装驱动，或切换带驱动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows）

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工作负载异常：GPU节点部署服务报错 问题现象 客户在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内

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安装Linux应用服务器 基础环境要求 系统要求：EulerOS 2.9.8最小安装系统。 网络要求：服务器需要有公网访问权限（绑定弹性EIP）。 防火墙要求：开放2376（docker服务）端口和35000-40000端口。 前提条件 已获取Linux服务器root账号密码。 操作步骤

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左侧导航栏选择“安装与配置 > 主机安装与配置”，进入“主机安装与配置”页面。 选择“Agent管理 > 未安装主机”，进入“未安装主机”页面。 在目标服务器的“操作”列，单击“安装Agent”，弹出“安装Agent”对话框。 图1 安装Agent 选择并填写服务器验证信息。 选择服务器验证

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如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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ckerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

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原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容，根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题： 预置算法运行故障

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