xx.yy.run 安装CUDA Toolkit。 如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。 将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux

查看更多 →

ensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817 1.15.5 CPU GPU(cuda11.4) tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20

查看更多 →

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

查看更多 →

容器id 业务上报nvidia版本和cuda版本不匹配？ 容器中查看cuda的版本，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/version.txt 然后查看容器所在节点的nvidia驱动版本支持的cuda版本范围，是否包含容器中的cuda版本。 相关链接 工作负载异常：GPU节点部署服务报错

查看更多 →

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Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

查看更多 →

镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 镜像二：pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 镜像三：pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

安装驱动和工具包 p1 服务器 安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 父主题： 实例

查看更多 →

如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 问题描述 用户使用不带驱动的公共镜像或私有镜像，自行安装NVIDIA驱动软件包、CUDA软件包，在安装过程中脚本执行报错。 判断方式 确认用户使用的镜像文件。 确认用户的NVIDIA软件包来源。 确认用户想要的

查看更多 →

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

查看更多 →

torch.cuda.device(i): data = torch.randn(data_size, device=device) torch.cuda.synchronize() with torch.cuda.device(j):

查看更多 →

训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。

查看更多 →

IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

查看更多 →

主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装MgC Agent（原Edge）主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Li

查看更多 →

36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA #and torch.cuda.is_bf16_supported() 37 SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA #and torch.cuda.get_device_capability(0)[0]

查看更多 →

。 图5 查看驱动安装结果 执行以下命令，检查CUDA版本是否正确。 /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 图6 检查CUDA版本 （可选）检查CUDA是否正常。 执行以下命令，进入“/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery”目录。

查看更多 →

NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？ GP Vnt1 裸金属服务器 用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed

查看更多 →

age/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1", "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1

查看更多 →

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。

查看更多 →