确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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编辑插件配置时，修改“虚拟化节点兼容GPU共享模式”选项，不会影响已运行的工作负载。修改该配置可能工作负载导致调度失败。例如，兼容能力从开启到关闭，已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载仍存在虚拟化GPU显存隔离，会导致该GPU卡无法调度算显隔离模式的工作负载，您需要将使用nvidia

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU服务器出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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新建节点更新驱动版本后，需重启节点生效。非新建节点不支持更新驱动版本。 插件卸载会自动删除已安装的GPU驱动。 GPU虚拟化：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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情况下，即使工作负载未声明使用GPU/NPU资源，调度器也会根据打分机制将工作负载调度到GPU/NPU节点运行，于是可能会出现GPU/NPU节点的CPU、内存资源被普通工作负载占用的情况，导致GPU/NPU资源闲置。 解决方案 在使用GPU/NPU节点时，可以为其添加污点，并通过

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Me

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Hypervisor安全 2 XEN实例停止服务 由于华为云使用的XEN虚拟化平台所有版本都已经停止服务（EOS），华为云无法获取补丁更新和社区支持，发现新的安全风险后，无法继续向用户提供补丁修复和技术支持，会导致用户业务出现安全风险。 - XEN实例停止服务说明及常见问题 2020年10月

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GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 问题现象 服务器没有任务，但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题： FAQ

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用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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单击“Run in ModelArts”，进入CodeLab并打开该样例。等待右上角连接成功即可运行Notebook样例。 首次进入CodeLab时，会提醒先登录ModelArts控制台，由于需要进行环境准备，需要等待1~2分钟才可顺利进入开发页面，请耐心等待。 CodeLab的内部环境依托

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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Horovod/MPI/MindSpore-GPU ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的算法代码也需要做相应适配，本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor

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编辑插件配置时，修改“虚拟化节点兼容GPU共享模式”选项，不会影响已运行的工作负载。修改该配置可能工作负载导致调度失败。例如，兼容能力从开启到关闭，已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载仍存在虚拟化GPU显存隔离，会导致该GPU卡无法调度算显隔离模式的工作负载，您需要将使用nvidia

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