GB/sec，则内存带宽利用率为50%。 0～100 百分比（%） ma_container_gpu_enc_util GPU编码器利用率 表示编码器利用率 0～100 百分比（%） ma_container_gpu_dec_util GPU解码器利用率 表示解码器利用率 0～100 百分比（%） DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP

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GPU算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2

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为什么续费价格比购买时贵？ 续费和购买的价格不一致，可能原因如下： 购买时产品有活动（如618、双十一等），新购价格为促销价。续费时无活动，不能享受促销价。 购买的是特价套餐，续费不享受特价。 购买时有折扣，续费时无折扣。 购买与续费的周期不一致，例如购买时包月，续费时包年。 产品调价导致续费时的价格与购买时不一致。

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小于100个节点，可使用默认配置，即CPU的申请值为500m，限制值为2000m；内存的申请值为500Mi，限制值为2000Mi。 高于100个节点，每增加100个节点（10000个Pod），建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多1000Mi。

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资源包 为什么买了资源包，按需产品还会产生扣费？ 购买了资源包后，超出的部分如何收费？ 收到短信提示资源包快用完了，服务停止了，为什么还是扣费？ 购买了一个obs存储包，为什么生效时间是2019/08/26 18:00:00 - 2019/09/01 00:00:00？ 我购买了资源包，为什么还会产生费用？

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python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。 默认启动命令：sh /home/mind/run

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数 单位：百分比 0-100% 弹性伸缩组 1分钟 gpu_usage_mem （Agent）显存使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的（Agent）显存使用率，以百分比为单位。 计算公式：伸缩组中的所有 云服务器 （Agent）显存使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 0-100% 弹性伸缩组

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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建议使用场景 优点 缺点 云硬盘EVS 比较适合只在开发环境中进行数据和算法探索，性能较好。 块存储SSD，可以理解为一个磁盘，整体IO性能比NFS要好，可以动态扩充，最大可以到4096GB。 云硬盘EVS作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下，该目录下的内

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ModelArts，一键打开运行和学习，并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时，您开发的代码，也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开，使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU，请在右侧窗口，更换GPU规格。

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命令查看 %Cpu(s)值。 采集方式（Windows）：通过WindowsAPI GetSystemTimes获取 % 2.4.1 1分钟 cpu_usage_idle （Agent）CPU空闲时间占比 该指标用于统计测量对象当前CPU空闲时间占比。 单位：百分比 采集方式（L

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如535系列驱动比470系列占用更多。 若发现GPU虚拟化的可用显存远小于GPU卡的物理显存，一般是因为存在一些非GPU虚拟化发放的容器，占用了显存。 通过CCE控制台或kubectl命令，将目标节点的GPU负载排空。 执行rmmod xgpu_km，进行GPU虚拟化模块的删除。

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型： 默认模型：修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型：修改知识库内容后需训练模型发布生效。

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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使用CloudShell登录云 服务器 2 AI加速型，新增AI推理加速增强I型Ai1s AI推理加速增强I型实例Ai1s是以华为昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型弹性云服务器。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性，实现了能效比的大幅提升，助力AI推理业务的快速普及。

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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。

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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。

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