驱动版本下载使用。 安装须知 云服务器 已绑定弹性公网IP。 云 服务器 未安装Tesla驱动以及CUDA工具包。 从NVIDIA官网下载CUDA工具包进行安装，通常会同时自动安装一个和CUDA版本匹配的Tesla驱动，免去用户单独安装Tesla驱动的步骤。但是对NVIDIA驱动版本有

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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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Documentation。 nccl和cuda版本的配套关系和安装方法参考NCL Downloads。 本文使用cuda版本是11.7，因此安装nccl的命令为: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubun

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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。 编译环境和训练环境的

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式，需要续费。如有新的需求，可重新按需新下单购买。

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重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s

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异常模式-NVLINK部分互通，出现带宽波动较大的情况。如下图中GPU0和GPU4之间带宽远低于理论值， 存在问题。 图3 异常模式带宽性能 出现这种现象， 可尝试重装nvidia/cuda/nvidia-fabricmanager， 重装后再测试又恢复到了正式模式，GPU0和GPU4之间带宽恢复到370GB/s。

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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安装驱动和工具包 p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 父主题： 实例

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ensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817 1.15.5 CPU GPU(cuda11.4) tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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容器id 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

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