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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5 Vulkan 1.0 支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡，显存为16 GB。 实例可虚拟化分片： 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。 自动

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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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 License需自行购买和配置使用，

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解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 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

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selinux状态检查 该实例开启了SELinux服务，会导致SSH远程连接实例时报错，请您视情况选择临时或永久关闭SELinux服务。 guestos.system.missing_critical_user 系统关键用户状态和密码设置检查 当前实例的系统账号不存在，可能会导致实例无法登录。

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限制项 限制描述 创建CCI实例的用户账号限制 已通过实名认证。 单个用户的资源数量和容量配额限制 云容器实例对单个用户的资源数量和容量限定了配额，您可以登录华为云控制台，在“资源 > 我的配额>服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 说明： 如果当前配额不能满足业务要求

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Error页面中确认详细原因。然后将详细原因和错误信息，根据GPU设备所在的节点类型（E CS 或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU虚拟化设备可用内存远小于GPU物理显存 登录GPU虚拟化节点。 执行/usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi，观测目标GPU卡的物理显存，记录其序号。

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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负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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务，如文本生成、 机器翻译 和对话系统等。 DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。

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云原生混部解决方案围绕Volcano和Kubernetes生态，帮助用户提升资源利用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。

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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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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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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集

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