com/gpu 指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如 nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调

查看更多 →

监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

查看更多 →

。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

查看更多 →

GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

查看更多 →

阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性 云服务器 。 P2s型弹性云 服务器 采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。

查看更多 →

，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使

查看更多 →

机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

学件开发指南 学件简介 订购模型训练服务 访问模型训练服务 KPI异常检测学件服务 多层嵌套异常检测学件 硬盘故障根因分析学件 时序预测学件 修订记录

查看更多 →

，方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。 查看学件项目中预置的两类样例数据Un

查看更多 →

多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

查看更多 →

案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

查看更多 →

（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

查看更多 →

在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

查看更多 →

Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

查看更多 →

旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

查看更多 →

通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

查看更多 →