弹性 云服务器 支持的操作系统监控指标（安装Agent） 功能说明 通过在弹性云 服务器 中安装Agent插件，可以为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。本节定义了弹性云服务器上报云监控的操作系统监控指标。 操作系统监控目前支持的监控指标有：CPU相关监控项、CPU负载类相

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充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致用户业务中断。您可以在训练中补充reload ckpt的代码逻辑，使能读取训练中断前保存的预训练模型。指导请参考设置断点续训练。

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制作 自定义镜像 用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制

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yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet

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弹性云服务器可以做什么？ 弹性云服务器与传统硬件服务器一样，可以部署任意业务应用，例如：邮件系统、WEB系统、ERP系统等。 弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 使用弹性云服务器部署网站和应用的更多内容，请参见E CS 自助建站汇总。

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一键告警 弹性云服务器运行在物理机上，虽然提供了多种机制来保证系统的可靠性、容错能力和高可用性，但是，服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。云平台默认提供了自动恢复功能，当弹性云服务器所在的硬件出现故障时，系统会自动将弹性云服务器迁移至正常的物理机，保障您受到的影响最小，该过程会导致云服务器重启。了解更多

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。

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Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和W

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训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（

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on与C++的通道，即：一个Python的tensor对象关联一个C++的tensor对象，Python的tensor对象的消失会触发C++的tensor对象析构释放内存。一个在C++环境里创建的tensor对象可以返回成一个Python的tensor对象。 C++的tensor

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04内核自动升级？ 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？

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| NVIDIA check failed. | +----------------------+ 检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取帮助。 父主题： 单独项检查

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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如果您的集群中已安装符合基础规划的插件，您可以跳过此步骤。 更改驱动版本后，需要重启节点才能生效。 重启节点前需要排空节点中的Pod，在进行升级重启的操作。请注意预留GPU资源以满足节点排空过程中的Pod调度需求，防止资源不足导致Pod调度失败影响业务运行。 登录UCS控制台，单击集群名称进入集群，在左

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监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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配到一张卡上。 GPU虚拟化模式： 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。

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确保云服务器的安装目录都有读写权限，并且安装成功后的Telescope进程不会被其他软件关闭。 操作步骤（单节点安装） 安装命令参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 操作步骤（多节点批量安装） 参见操作步骤，需要替换安装命令中，-t后的版本号为支持GPU采集的插件版本号。 安装lspci工具

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。请及时停止不需要的实例，以免产生不必要的费用。 云上推理 云上推理服务根据CPU和GPU的规格和使用时长进行计费，不使用则不产生费用。 当模型一旦部署在云上推理服务中，并启动运行，实例处于Running状态时，开始计费。请及时停止不需要的实例，以免产生不必要的费用。 计费模式

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准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。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”

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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