深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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FPGA加速型 概述 FPGA加速云服务器 （FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速 云服务器 包括两类：

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注册FPGA镜像 功能介绍 本接口用于注册FPGA镜像。 FPGA镜像是指用户开发的FPGA逻辑文件，通常也称为AEI（Accelerated Engine Image）。在注册FPGA镜像时，该逻辑文件需要存放在用户的OBS（Object Storage Service）桶中。

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删除FPGA镜像 功能介绍 本接口用于删除FPGA镜像。 目前仅“华北-北京一、华东-上海二、华南-广州”区域支持，其他区域暂未支持。 URI DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_image/{fpga_image_id} 参数说明请参见表1。

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initialing 创建FPGA镜像任务初始化中 scheduling FPGA镜像等待调度创建。 creating FPGA镜像正在创建中 active FPGA镜像可以正常使用 error FPGA镜像创建失败 创建配额：单个租户一次最多只能创建一个FPGA镜像。当租户尝试同时创建多个FPGA镜像时，将创建失败。

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购买FPGA加速云 服务器 概述 在开启您的FPGA开发之旅前，您需要登录华为云页面，按照指引完成FPGA加速云服务器的购买，具体购买方法请参见《购买弹性云服务器》。 用户在使用FPGA加速云服务器时需要手动安装一些开发工具，这些工具会占用大量的磁盘空间。因此，用户在购买FPGA加

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ARM：CentOS 7 使用vi编辑器打开“/boot/efi/EFI/centos”，找到其中的“linux /vmlinuz-xxx.aarch64 root=/dev/mapper/cla-root ro crashkernel=auto rd.lvm.lv=cla/root

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简介 概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server, FACS）提供FPGA（Field Programmable Gate Array）开发和使用的工具及环境，让您可以更加方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。

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CentOS/EulerOS ARM/OpenEuler ARM CentOS/EulerOS ARM系列要实现根分区自动扩盘，要安装三个包：cloud-init、cloud-utils-growpart、gdisk。其中，cloud-init已在安装Cloud-Init中安装。

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FPGA逻辑文件管理 注册FPGA镜像 删除FPGA镜像 查询FPGA镜像详情列表 关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 解关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 查询关联列表 创建FPGA镜像 父主题： 历史API

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× × 删除FPGA镜像 DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_image/{fpga_image_id} ecs:cloudServerFpgaImages:delete - √ × × × 关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 POST

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ARM-Ascend模板 简介 搭载MindSpore AI引擎，运行环境为“python3.5”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的om模型包，

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SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化，您的应用即可像调用软件函数库一样调用硬件加速器，让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 使用场景 使用开发套件进行FPGA开发。 FPGA开发和应用运行

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with ARM CentOS 7.5 64bit with ARM CentOS 7.4 64bit with ARM 更新网卡多队列 优化内核参数 设置屏保时间为10s 升级内核，修复安全漏洞 安装gdisk、wget、javac 使用chrony服务，禁用ntp服务 为CentOS

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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件，在“/etc/securetty”最后添加下面的信息。 对于x86服务器，需要确认该文件中是否存在ttyS0；对于ARM64，需要确认是否存在ttyAMA0，如果不存在则添加。 父主题： 配置裸金属服务器远程登录

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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Notebook基础镜像ARM MindSpore ARM MindSpore包含三种镜像，mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore_1.9.0-cann_6.0.0-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore1

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ALM-3276800017 FPGA故障 67964 告警解释 SRM/3/ENTITYINVALID: OID [OID] FPGA is abnormal. (EntityPhysicalIndex=[INTEGER], BaseTrapSeverity=[INTEGER]

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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