案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，

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弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU 云服务器 的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云 服务器 的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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，4k。 默认值：1080p。 gpu_ip_type 否 String 分配给设备使用的GPU云服务器的IP类型。 public：表示响应的gpu_ip的IP地址为公网，适用于使用公网连接设备与云服务器的场景。 private: 表示响应的gpu_ip的IP地址为私网，适用于使

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 前提条件： 已在VR云渲游平台成功创建应用。 已完成安装客户端操作。 创建的GPU加速型云服务器为“闲置”状态。 Android SDK集成开发 在用户终端设备（如头显）

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云日志服务Android SDK 云日志服务Android SDK提供了Kotlin & Java语言上报日志的一系列方法，如果您需要收集和分析用户在网站上的信息，例如用户的浏览器、浏览行为记录、购买行为记录、终端设备记录，设备异常记录，网络使用记录等，可以直接使用Android SDK上报日志到LTS。

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够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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执行Android构建时，无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖 问题现象 错误信息如下： Could not find com.android.tools.build:gradle:3.0.1 处理方法 根据日志提示，对“app”目录下的“build

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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切换Android系统并拉起应用 应用场景 本接口用于Windows系统切换安卓系统时使用。 前提条件 已完成登录认证，参考登录认证。 接口概述 本接口通过传递类名和包名，将Windows系统切换至安卓系统并拉起应用。接口详情请参考切换到Android系统并拉起应用 请求URL /action

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Android SDK使用说明 操作场景 使用Android语言调用APP认证的API时，您需要先获取SDK，然后新建工程，最后参考API调用示例调用API。 前提条件 已获取API的调用信息，具体请参见开发准备。 已安装Android开发语言环境，具体请参见开发准备。 获取SDK

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分为连接VR应用与连接3D应用两种场景。 连接VR应用包含任务：Android SDK集成开发、连接头显设备。 网速满足要求后，佩戴头显设备，并选择SDK打包的APK。此时，头显将连接至VR云渲游平台并接入分配的GPU云服务器，头显中呈现GPU云服务器内实时渲染的VR应用画面。 连接3D应用包含任务：Windows

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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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