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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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

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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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部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍

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请根据实际情况设置“版本”、“计算节点规格”等信息，或保持默认值也可以，单击“确定”。 等待系统发布推理服务，大约需要10分钟。发布成功后，模型包所在行的图标更新为。 单击模型包右侧的图标，进入推理服务快速验证页面。 在左侧的“验证消息”区域，输入json格式的验证数据，如下所示。 {

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模型推理 将数据输入模型进行推理，推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。

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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）

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cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU bar1

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、

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在“模型仓库”页面单击导入模型包对应的“”，发布推理服务，如图7所示。 图7 发布推理服务 在“发布推理服务”页面配置“计算节点规格”等信息，单击“确定”，如图8所示。 图8 配置推理服务发布信息 单击推理服务菜单栏的“推理服务”，查看模型包推理服务部署进展，如图9所示。 图9 推理服务部署 待推理服务部署完成，左

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py”中。当学件模型打包发布成在线推理服务时，可以使用推理代码，完成快速在线推理验证。 单击“测试模型”左下方的“开发推理”。 等待推理代码生成完成后，可在左侧目录树中，看到生成的推理文件“learnware_predict.py”。 用户可以根据实际情况，编辑修改推理文件中的代码。 父主题：

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推理部署 模型管理 服务部署 服务预测

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管理GPU加速型E CS 的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） （推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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Lite功能介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、 内容审核 等领域广泛得到应用。

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推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测

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参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时，推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。

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参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时，推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。

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