0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible

查看更多 →

训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个（如果容器镜像装了多个python，需要设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用的数据和

查看更多 →

的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/

查看更多 →

未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-

查看更多 →

--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

查看更多 →

--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

查看更多 →

--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

查看更多 →

dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后

查看更多 →

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。

查看更多 →

据业务查看不同场景的设备连接指导。 VR应用操作场景 用户连接VR应用，网络测速满足要求后（参考如何测试头显所在网络质量？），佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU 云服务器 ，头显中呈现GPU云 服务器 内实时渲染的VR应用画面。 前提条件：

查看更多 →

GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

查看更多 →

创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜

查看更多 →

方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

查看更多 →

专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。

查看更多 →

共享云硬盘可以挂载在多个账号的云服务器下吗 不可以。共享云硬盘只能挂载至同一个账号下位于同一可用区的云服务器。 父主题： 共享云硬盘问题

查看更多 →

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

查看更多 →

录弹性云服务器。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性云服务器时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序，造成GPU加速能力无法实现。因此，如果需要使用GPU加速能力，您必须使用不同的远程访问工具，如VNC工具。如果使用管理控制台提供的“远程

查看更多 →

GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

查看更多 →

2所示可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动的内核版本跟当前内核版本不一致。

查看更多 →

String 自定义镜像 训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array

查看更多 →

必填，工作空间的名称。 支持4~64位可见字符，名称可以包含字母、中文、数字、中划线（-）或下划线（_）。 描述 工作空间的简介。支持0~256位字符。 企业项目 必填，选择绑定的企业项目。当没有合适的企业项目时，可以单击“新建企业项目”跳转到企业项目管理页面，创建新的企业项目再绑定。

查看更多 →