orflow:2.10.0-ofed-cuda11.2”即为此 自定义镜像 的“SWR_URL”。 Step7 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考快速配置ModelArts委托授权。针对之前使用

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已下载SSL证书，具体操作请参见下载SSL证书。 约束条件 证书安装前，务必在安装SSL证书的 服务器 上开启“443”端口，同时在安全组增加“443”端口，避免安装后仍然无法启用HTTPS。 如果一个 域名 有多个服务器，则每一个服务器上都要部署。 待安装证书的服务器上需要运行的域名，必须与证书的域名一一对应

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已下载SSL证书，具体操作请参见下载SSL证书。 约束条件 证书安装前，务必在安装SSL证书的服务器上开启“443”端口，同时在安全组增加“443”端口，避免安装后仍然无法启用HTTPS。 如果一个域名有多个服务器，则每一个服务器上都要部署。 待安装证书的服务器上需要运行的域名，必须与证书的域名一一对应

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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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使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。

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部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found，using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is

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安装实验服务器（Agent） 解压与执行安装程序 实验主机的安装程序与主控机器的安装程序是一套程序，解压与执行部署请参考主控机器的第1和第2步。通过安装类型进行区分，选择2即可。（选择性安装） 图1 解压与执行安装程序 设置数据库信息 依次输入数据库的地址，用户名和密码，回车即可。

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存储I/O性能有极高要求的业务场景设计。本地盘与特定规格的 云服务器 绑定，不可单独购买，不可卸载并挂载到另一台云服务器上使用。 P1型云服务器配置的NVMe SSD本地盘有丢失数据的风险（比如NVMe SSD故障或宿主机故障时），强烈建议您在本地NVMe SSD磁盘中存放临时数据，如需存放重要数据，请做好数据备份。

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安装应用发布服务器 安装Windows Server 2019应用服务器 安装Windows Server 2016应用服务器 安装Windows Server 2012 R2应用服务器 安装Windows Server 2008 R2应用服务器 安装Linux应用服务器

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在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。

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0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

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在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台E CS 服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本

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在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例，并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依

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如何查看Notebook使用的cuda版本？ 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例： 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示，当前环境中cuda版本为10.2 父主题： 环境配置相关

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日志提示"No CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中，出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’

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础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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在Linux系统上安装KooCLI KooCLI支持Linux AMD 64位 和 ARM 64位操作系统，您可以根据需要选择一键式安装或分步安装。分步安装时请根据您的操作系统选择相应的安装命令。执行如下命令可查看您主机的操作系统： echo $HOSTTYPE 若执行如上命令的输出值是“x86_64”，请使用AMD

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在MacOS系统上安装KooCLI KooCLI支持MacOS AMD 64位 和 ARM 64位操作系统，您可以根据需要选择一键式安装或分步安装。分步安装时请根据您的操作系统选择相应的安装命令。执行如下命令查看您主机的操作系统： echo $HOSTTYPE 若执行如上命令的输出值是“x86_64”，请使用AMD

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1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考快速配置ModelArts委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelAr

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1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在ModelArts管理控制台，左侧导航栏中选择“训练管理

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在Windows系统上安装KooCLI 点此下载适配Windows系统的KooCLI。 解压后得到hcloud.exe文件，如下图所示。 图1 在Windows系统下载并解压后的hcloud.exe文件 （可选）将KooCLI所在目录加入到系统环境变量Path中，方便在cmd窗口的任意目录下使用hcloud命令。

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