硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

查看更多 →

py GPU和NPU训练脚本中的参数要保持一致，除了参数dtype。NPU环境下，dtype="fp16"，GPU环境下，dtype="bf16"。 基于NPU训练后的权重文件和GPU训练后的权重文件，对比推理精度。推理精度对齐流程和训练精度对齐流程相同，先在GPU固定推理的随机数。

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

查看更多 →

硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

查看更多 →

动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果用户已安装驱动，但驱动不匹配使用场景，请卸载驱动后重新安装。请参考安装GPU驱动。 父主题： 非硬件故障自恢复处理方法

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测

查看更多 →

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

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。

查看更多 →

确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署

查看更多 →

推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建 自定义镜像 ，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

查看更多 →

GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

查看更多 →

计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

查看更多 →

值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。 N Notebook 交互式记事本。用于编写代码的环境。用户可使用R、Python、Scala和SQL等语言编写代码。

查看更多 →

Diffusion WebUI如何...。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通过模型静态转换后，执行推理，又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img

查看更多 →

ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

查看更多 →

的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构建容器，并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后，用户还可以使用KFServing创建和部署用于推理的 服务器

查看更多 →

utputimg下，可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 使用GPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:gpu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python

查看更多 →