腾讯云COS迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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谷歌云storage迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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or directory”。 问题原因： 安全容器内的cuda库位置为/usr/local/nvidia/lib64，您需要添加/usr/local/nvidia/lib64到LD_LIBRARY_PATH，才能正确地找到cuda库。 解决方法： 使用kubectl exec或者前

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查看训练作业的“日志”，出现报错“CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.The current PyTorch install supports CUDA capabilities

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images = images.cuda(args.gpu, non_blocking=True) if torch.cuda.is_available(): target = target.cuda(args.gpu, non_blocking=True)

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nn.Module): pass model = Net().cuda() ### DataParallel Begin ### model = torch.nn.DataParallel(Net().cuda()) ### DataParallel End ### 父主题：

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获取Rest Client节点返回值教程 Rest Client节点可以执行华为云内的RESTful请求。 本教程主要介绍如何获取Rest Client的返回值，包含以下两个使用场景举例。 通过“响应消息体解析为传递参数定义”获取返回值 通过EL表达式获取返回值 通过“响应消息体解析为传递参数定义”获取返回值

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获取Rest Client节点返回值教程 Rest Client节点可以执行华为云内的RESTful请求。 本教程主要介绍如何获取Rest Client的返回值，包含以下两个使用场景举例。 通过“响应消息体解析为传递参数定义”获取返回值 通过EL表达式获取返回值 通过“响应消息体解析为传递参数定义”获取返回值

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亚马逊云S3迁移至华为云教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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形加速能力，则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID

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华为云并行文件系统迁移教程 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储提供的一种经过优化的高性能文件语义系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS。 作为对象存储的子产品，并行文件系统的迁移方法与 对象存储迁移 方法一致。 创建迁移任务可参见创建迁移任务。

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NVML 问题现象 华为云 裸金属服务器 ，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library

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Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess

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用GRID License。此外，GRID/vGPU驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 如果需要使用NVIDIA CUDA计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 表1 GRID驱动安装方法 实例类型 安装方法 G1型

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优刻得US3迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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金山云KS3迁移至华为云OBS教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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进制文件。 nvidia-smi获取方式。 该二进制文件可以在nvidia官网，根据CUDA Toolkit版本选择下载对应版本的nvidia驱动包。 图1 NVIDIA驱动程序下载 以CUDA 10.1为例，可以下载得到对应版本的驱动包NVIDIA-Linux-x86_64-418

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gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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com/atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143845-d65d817", "tag": "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化的超参类

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