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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Intel MPI 操作场景 该任务指导用户在BMS集群上运行Intel MPI应用（l_mpi_2017.3.196版本）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装Spectrum MPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。 执行以下命令，关闭BMS防火墙。

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Intel MPI 操作场景 本节指导用户在E CS 上安装和使用Intel MPI应用（以版本l_mpi_2018.0.128为例）。 前提条件 已配置弹性 云服务器 免密登录。 操作步骤 安装Intel MPI。 下载Intel MPI。 下载地址：https://software.intel

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FPGA加速型 概述 FPGA加速云服务器 （FPGA Accelerated Cloud Server，FACS）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云 服务器 包括两类：

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注册FPGA镜像 功能介绍 本接口用于注册FPGA镜像。 FPGA镜像是指用户开发的FPGA逻辑文件，通常也称为AEI（Accelerated Engine Image）。在注册FPGA镜像时，该逻辑文件需要存放在用户的OBS（Object Storage Service）桶中。

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删除FPGA镜像 功能介绍 本接口用于删除FPGA镜像。 目前仅“华北-北京一、华东-上海二、华南-广州”区域支持，其他区域暂未支持。 URI DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_image/{fpga_image_id} 参数说明请参见表1。

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initialing 创建FPGA镜像任务初始化中 scheduling FPGA镜像等待调度创建。 creating FPGA镜像正在创建中 active FPGA镜像可以正常使用 error FPGA镜像创建失败 创建配额：单个租户一次最多只能创建一个FPGA镜像。当租户尝试同时创建多个FPGA镜像时，将创建失败。

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购买FPGA加速云服务器 概述 在开启您的FPGA开发之旅前，您需要登录华为云页面，按照指引完成FPGA加速云服务器的购买，具体购买方法请参见《购买弹性云服务器》。 用户在使用FPGA加速云服务器时需要手动安装一些开发工具，这些工具会占用大量的磁盘空间。因此，用户在购买FPGA加

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简介 概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server, FACS）提供FPGA（Field Programmable Gate Array）开发和使用的工具及环境，让您可以更加方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。

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2*18 Core Intel Xeon Gold 6151 V5 (3.00 GHz) 384 DDR4 RAM (GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。

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FPGA逻辑文件管理 注册FPGA镜像 删除FPGA镜像 查询FPGA镜像详情列表 关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 解关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 查询关联列表 创建FPGA镜像 父主题： 历史API

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× × 删除FPGA镜像 DELETE /v1/{project_id}/cloudservers/fpga_image/{fpga_image_id} ecs:cloudServerFpgaImages:delete - √ × × × 关联FPGA镜像与弹性云服务器镜像 POST

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安装和使用Intel MPI 操作场景 本节指导用户在BMS集群上安装和使用Intel MPI应用（以版本l_mpi_2018.0.128为例）。 对于集群中的每台BMS，都需要执行该操作。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 操作步骤 安装Intel MPI。 下载Intel

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Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议

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SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化，您的应用即可像调用软件函数库一样调用硬件加速器，让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 使用场景 使用开发套件进行FPGA开发。 FPGA开发和应用运行

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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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SSD 2 x 2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），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。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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