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： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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64位操作系统为例，介绍GPU加速型云服务器卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云服务器。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts St

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环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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管理GPU加速型E CS 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

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Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

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前用户具备DEW的操作权限。 验证OBS权限。 在左上角的服务列表中，选择OBS服务，进入OBS管理控制台。 在OBS管理控制台，单击右上角的“创建桶”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备OBS的操作权限。 验证SWR权限。 在左上角的服务列表中，选择SWR服务，进入SWR管理控制台。

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2），是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它在大量数据集上进行了训练，直接运行一个预训练好的GPT-2模型:给定一个预定好的起始单词或者句子，可以让它自行地随机生成后续的文本。 环境准备 在华为云ModelArts

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。 表2 创建训练作业（ 自定义镜像 +torch.distributed.launch命令） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“自定义”。 镜像 选择用于训练的PyTorch镜像。 代码目录

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仅需5秒的声音样本，即刻体验文本到语音的转换；仅需1分钟的训练素材，即可微调训练出声音相似度较高的语音克隆模型。 个性化 该项目可以根据用户的语音样本，生成个性化的语音克隆，并支持跨语言推理。 一键部署 一键轻松部署，即可完成弹性云服务器及弹性公网IP等资源的快速发放，以及语音克隆应用部署。 约束与限制 该解

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04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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orker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。 如何提高训练作业资源利用率 适当增大batch_size：较大的batch_size可以让GPU/NPU计算单元获得更高的利用率，但是也要根

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “

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选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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支持GPU监控的环境约束 仅支持Linux操作系统，且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控，详情见：Agent支持的系统有哪些？ 支持的规格：G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1系列的ECS，P、Pi、G、KP系列的BMS。 已安装lspci工

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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