is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表，默认为false。 infer_type 否 String 推理方式，枚举值如下： real-time：在线服务，默认值 batch：批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。

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节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率 GPU卡--XGPU设备数量 GPU卡--调度策略 GPU卡--不健康的XGPU设备数量 容器显存分配量

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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

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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（

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描述 Notebook的简要描述。 镜像类型 选择“自定义”镜像。 工作环境 选择“autogenome”镜像。 CPU 设置CPU为8.0核。 GPU 设置GPU为1.0。 内存 设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的

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出色。无论是生成文章、撰写报告，还是设计广告文案，盘古大模型都能根据输入需求灵活调整，生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力

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为什么选择AstroZero 易：无需代码、简单易学 快：丰富模板、构建快速 连：多样系统、高效连通 变：需求多样、随时变更 更多选择理由，请参见产品优势和应用场景。 访问方式 您可以通过以下任何一种方式访问AstroZero。 管理控制台 基于浏览器的可视化界面，即控制台方式访问AstroZero，详情请参见用户指南。

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卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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如何提升训练效率，同时减少与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。

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云ECS的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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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

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weight+ GPU.weight) * 100 即binpack插件的权重值越大，得分越高，某类资源的权重越大，该资源在打分时的占比越大。其中： binpack.weight为用户设置的装箱调度策略权重 CPU.score为CPU资源得分，CPU.weight为CPU权重 Memory

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功 华为云微认证 提供一站式在线学习、实验与考试，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技

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lel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快：相比于DP，通信速度更快 负载相对均衡：相比于DP，GPU负载相对更均衡 运行速度快：因为通信时间更短，效率更高，能更快速的完成训练任务 相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。

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