Android SDK 支持64位库 使用第三方加固软件后，路由跳转错误 SDK提示语不支持中英文切换 SDK初始化失败，调用创会、加入会议等接口没有回调也没有提示 父主题： 常见问题

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Android SDK 概述 快速入门 典型场景 接口参考 通知参考 错误码参考 版本更新内容 SDK隐私声明 SDK合规使用指南 修订记录

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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':app:validateSigningRelease”。 处理方法 在Android构建过程中推荐使用“Android APK签名”构建步骤完成APK签名，编译构建提供了Android APK签名构建步骤，配置方法如下： 在“Android构建”步骤后添加“Android APK签名”步骤。 参数说明如下： 参数

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移动端Android App。 传输协议 HTTPS 版本更新说明 sdk如何处理个人信息请参考华为云应用性能分析服务数据采集SDK隐私声明。 您集成和使用华为的sdk时需要遵从个人信息保护基本要求，详情请参考华为云应用性能分析服务数据采集SDK开发者合规指南。 表1 版本更新说明

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登录管理控制台，进入弹性 云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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开始监控Android应用 快速接入Agent

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跑通Android Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Android Demo。 环境要求 在Android Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求（强制要求） 名称 要求 JDK版本 >= 1.8.0 最小Android API 版本 API

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构建Android快应用 使用Npm配置命令构建Android快应用。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Android快应用构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Android快应用构建参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 支持中文、英文、数

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卸载GPU加速型ECS的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云 服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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