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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。支持GPU虚拟化功能，支持1/2 T4、1/4 T4卡和1/8 T4卡。 请按需选择您所需要的类型和规格。 规格 表3 G6v型弹性 云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存 （GiB）

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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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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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希望了解华为人工智能产品和人工智能云服务的使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程，语音识别基

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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本实例介绍基本的任务操作方法，包含2个不同优先级任务的创建、任务延时、任务锁与解锁调度、挂起和恢复等操作，阐述任务优先级调度的机制以及各接口的应用。前提条件：在menuconfig菜单中完成任务模块的配置。编译运行得到的结果为：sample_task.c

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前提条件：在menuconfig菜单中完成静态内存的配置。本实例执行以下步骤：初始化一个静态内存池。从静态内存池中申请一块静态内存。在内存块存放一个数据。打印出内存块中的数据。清除内存块中的数据。释放该内存块。输出结果如下：sample_membox.c

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在下面的例子中，演示如下功能：注册错误处理钩子函数。执行错误处理函数。代码实现如下：编译运行得到的结果为：sample_err.c

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示例中，任务Example_TaskEntry创建一个任务Example_Event，Example_Event读事件阻塞，Example_TaskEntry向该任务写事件。可以通过示例日志中打印的先后顺序理解事件操作时伴随的任务切换。在任务Example_TaskEntry创建任务Example_Event，其中任务Example_Ev

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在下面的例子中，演示如下功能：软件定时器创建、启动、停止、删除操作。单次软件定时器，周期软件定时器使用方法。前提条件：在menuconfig菜单中完成软件定时器的配置。代码实现如下：得到的结果为：sample_Timer.c

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在下面的例子中，介绍了时间管理的基本方法，包括：时间转换：将毫秒数转换为Tick数，或将Tick数转换为毫秒数。时间统计：每Tick的Cycle数、自系统启动以来的Tick数和延迟后的Tick数。前提条件：使用每秒的Tick数LOSCFG_BASE_CORE_TICK_PER_SECOND的默认值100。配好OS_SYS_CLOCK系统主

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调用原子操作相关接口，观察结果：任务一用LOS_AtomicInc对全局变量加100次。任务二用LOS_AtomicDec对全局变量减100次。sample_atomic.c

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本实例实现如下功能：创建一个用于Trace测试的任务。设置事件掩码。启动trace。停止trace。格式化输出trace数据。前提条件：在menuconfig菜单中完成Trace模块的配置。代码实现如下：编译运行得到的结果为：两段数据分别为任务信息和事件信息。任务信息：任务id， 任务优先级， 任务名称。事件信息：发生时间、事件类型、在哪

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本实例实现了在Huawei LiteOS上运行C++的代码。编写C++代码。在运行C++代码之前，先在app_init函数里以NO_SCATTER参数调用LOS_CppSystemInit初始化C++构造函数。在LOS_CppSystemInit之后调用编写好的C++代码。前提条件：通过make menuconfig使能C++支持。C++

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前提条件：在menuconfig菜单中完成动态内存的配置。本实例执行以下步骤：初始化一个动态内存池。从动态内存池中申请一个内存块。在内存块中存放一个数据。打印出内存块中的数据。释放该内存块。输出结果如下：sample_mem.c

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本实例实现如下功能：创建中断。设置中断亲和性。使能中断。触发中断。屏蔽中断。删除中断。前提条件：menuconfig菜单中配置中断使用最大数、配置可设置的中断优先级个数。代码实现如下：sample_hwi.c

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本实例实现如下功能：测试任务Example_TaskEntry创建一个信号量，锁任务调度，创建两个任务Example_SemTask1、Example_SemTask2,Example_SemTask2优先级高于Example_SemTask1，两个任务中申请同一信号量，解锁任务调度后两任务阻塞，测试任务Example_TaskEntry

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本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry创建一个互斥锁，锁任务调度，创建两个任务Example_MutexTask1、Example_MutexTask2。Example_MutexTask2优先级高于Example_MutexTask1，解锁任务调度，然后Example_TaskEntry任务休眠300Tick。Exa

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本实例实现如下流程。任务Example_TaskEntry初始化自旋锁，创建两个任务Example_SpinTask1、Example_SpinTask2，分别运行于两个核。Example_SpinTask1、Example_SpinTask2中均执行申请自旋锁的操作，同时为了模拟实际操作，在持有自旋锁后进行延迟操作，最后释放自旋锁。30

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