模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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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环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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在应用中引用BO 如图1所示，在应用开发页面下“External dependencies”目录树旁单击加号，选择“BO服务”。 图1 BO服务 如图2所示，在“添加BO”页面选择“双预控BO”，单击“添加”，添加BO。 图2 添加BO 添加后，该BO会出现在上层应用中，如图3所示。

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在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。

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单击“A部门开发者”，设置角色在本应用中的功能，单击“保存”。 在“角色权限 > 应用权限”中，选中“查看本应用”，设置后对应角色可查看到该应用。 图2 分发所有应用项权限 在“角色权限 > 应用项权限”中，单击“管理可访问页面”。 在“导航可见权限”中，设置当前应用首页的导航项可见权限。 在“单页面

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模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线

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云监控在视频直播中的应用 简介 主机监控 ELB监控 网络监控 父主题： 场景化实践案例

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Pod规格限制项 限制取值范围 Pod的CPU 0.25核-32核，或者自定义选择48核、64核。 CPU必须为0.25核的整数倍。 Pod的内存 1GiB-512GiB。 内存必须为1GiB的整数倍。 Pod的CPU/内存配比值 在1:2至1:8之间。 Pod的容器 一个Pod内最多支持5个容器。

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手动安装GPU加速型E CS 的GRID驱动。 如果需要实现计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型实例，如需安装Tesla驱动请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动。

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Manifest文件中{{}}引用的参数在应用中未定义 问题现象 报错日志示例如下：“"msg": "AnsibleUndefinedVariable: 'xxxxx' is undefined"” 原因分析 所选择的Manifest文件中，{{}}引用的参数在应用中没有定义。 处理方法

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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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Manifest文件中{{}}引用的参数在应用中未定义 问题现象 报错日志示例如下：“"msg": "AnsibleUndefinedVariable: 'xxxxx' is undefined"” 原因分析 所选择的Manifest文件中，{{}}引用的参数在应用中没有定义。 处理方法

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），是在兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（CPU的Request和Limit值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用在多个CPU间频繁切换带来的影响。 增强型CPU管理策略 GPU调度 CCE为集群中的GPU异构资

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64位操作系统为例，介绍GPU加速型 云服务器 卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云 服务器 。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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在Kubernetes的集群中，“弹性伸缩”一般涉及到扩缩容Pod个数以及Node个数。Pod代表应用的实例数（每个Pod包含一个或多个容器），当业务高峰的时候需要扩容应用的实例个数。所有的Pod都是运行在某一个节点（虚机或裸机）上，当集群中没有足够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为集群

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在Linux中调测HBase应用 安装客户端时编译并运行HBase应用 未安装客户端时编译并运行HBase应用 查看HBase应用调测结果 父主题： 调测HBase应用

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方法一：申请一台windows的ECS访问 MRS 集群操作Impala。在安装开发环境后可直接运行样例代码。申请ECS访问MRS集群的步骤如下。 在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”，以及Master节点的“默认安全组”。 在弹性云服务管理控制台，创建一个新的 弹性云服务器 。

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方法一：申请一台Windows的ECS访问MRS集群操作Impala，在安装开发环境后可直接运行样例代码。 在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”，以及Master节点的“默认安全组”。 在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可

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方法一：申请一台windows的ECS访问MRS集群操作Hive。在安装开发环境后可直接运行样例代码。申请ECS访问MRS集群的步骤如下。 在“现有集群”列表中，单击已创建的集群名称。 记录集群的“可用分区”、“虚拟私有云”、“集群控制台地址”，以及Master节点的“默认安全组”。 在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。

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