联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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A系列 裸金属服务器 如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属 服务器 预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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nvidia-driver-470 安装CUDA。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run chmod +x cuda_11.4

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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Package”界面，单击“OK” 图28 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。 图29 CUDA安装完成 检查CUDA是否安装成功。 打开cmd命令窗口，执行以下命令。 nvcc -V 如果回显信息中出现CUDA的版本信息，说明CUDA安装成功。 图30 CUDA安装成功 父主题： 管理GPU加速型E CS 的GPU驱动

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directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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aspx/118955/en-us CUDA工具包安装包“cuda_8.0.61_375.26_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

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aspx/124722/en-us CUDA工具包安装包“cuda_9.0.176_384.81_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run

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A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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Series T4 G5 Tesla V-Series V100 CUDA工具包下载地址 请从CUDA软件包下载获取CUDA软件包，您需要根据实例类型和驱动版本，选择对应的CUDA Toolkit软件包产品。 驱动版本与CUDA Toolkit版本存在对应关系，如二者版本不匹配，可能导致驱动无法使用。

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run chmod +x cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run ./cuda_11.3.1_465.19.01_linux

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，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

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驱动卸载成功，单击回车键。 图9 卸载成功界面 卸载CUDA库和cuDNN库 当需要升级CUDA驱动版本时，需要卸载对应的CUDA库后，再安装对应的CUDA版本。 执行以下命令，卸载CUDA库。 /usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller “cuda-uninstaller”

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04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.3 GPU A系列裸金属服务器更换NVIDIA和CUDA GPU A系列裸金属服务器RoCE性能带宽测试 NVIDIA和CUDA驱动安装指南 父主题：

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