针对以上应用场景，可使用IAM对E CS 云服务的委托来获取临时访问密钥。在IAM上对ECS云服务授权，并对应用程序所在的ECS实例进行授权委托管理。ECS实例获得委托权限之后，应用程序可申请指定委托的临时访问密钥，从而以临时访问密钥为凭证安全访问华为云资源。详细方案如下： 创建ECS云服务委托。账号在IAM控

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ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线服务停止后，启动新的在线服务，提示资源不足

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${image_version}：需根据实际版本填写。例如，${image_version}为cuda11.0-custom-v1.0.8。 在基础镜像中，为您内置了CUDA11.0环境。使用CUDA11.0环境前，需要执行以下命令导入环境变量。 export PATH=$PATH:/usr/local/nvidia/bin

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开发环境Notebook 开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法

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$RET_CODE Step3 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“

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directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。

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epochs=5) Step4 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“

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TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），根据GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4安装NVIDIA

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epochs=5) Step4 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“

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批量ECS操作 ECS操作为用户提供了管理ECS实例的能力，支持进行批量开机、关机、重启、切换操作系统、重装操作系统等操作。 批量开机 批量关机 批量重启 重装操作系统 切换操作系统 父主题： 资源运维

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ECS.ExtendParam 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 CB_CSBS_BACKUP 否 string CB CSBS BACKUP 取值说明：用户自定义 使用建议：无 imageproductid 否 string 镜像产品ID 取值说明：用户自定义

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ECS.NICS 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 subnetId 是 HuaweiCloud.VPC.Subnet.Id 待创建云服务器的网卡信息。 取值说明：需要指定云服务器所属虚拟私有云下已创建的子网（subnet）的ID，或通过连线VPC.Subnet来自动生成

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开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 C

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部署到ECS 部署流程 部署验证 父主题： 部署插件能力

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ECS.SecurityGroup 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 id 是 HuaweiCloud.VPC.SecurityGroup.Id 云服务器对应的安全组ID，会对创建云服务器中配置的网卡生效 取值说明：指定已有安全组的ID 取值约束：满足UUID规则，最大64位

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启动ECS实例 使用启动ECS实例卡片可以创建任务，用来启动一个或多个ECS实例。 创建启动ECS实例任务 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏单击“自动化运维（日落）”，即可进入“自动化运维”界面。 在左侧导航栏中选择“服务场景”，在服务场景页面单击“启动ECS实例”卡片，

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关闭ECS实例 使用关闭ECS实例卡片可以创建任务，用来关闭一个或多个ECS实例。 创建关闭ECS实例任务 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏单击“自动化运维（日落）”，即可进入“自动化运维”界面。 在左侧导航栏中选择“服务场景”，在服务场景页面单击“关闭ECS实例”卡片，

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Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.3 场景描述 本文介绍如何配置NVIDIA驱动、CUDA和FabricManager， 并安装PyTorch2.0，最后验证是否正常运行。 服务器信息： GP Ant8裸金属服务器 操作系统：Ubuntu

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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 父主题：

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择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可

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