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”。

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Windows） 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Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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5×16GiB=8GiB的GPU显存，该数值需为128MiB的整数倍否则会自动向下取整）。配置nvidia.com/gpu为整数，将使用整卡资源。如果在开启GPU虚拟化前工作负载中已经使用nvidia.com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启GPU虚拟化时，在工作负载中设置nvidia

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个 每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量

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怎样查看GPU加速型 云服务器 的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云 服务器 无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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云渲游平台使用统一身份认证服务实现认证和鉴权功能。 GPU加速型云服务器 GACS GPU加速型云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供强大的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。您可以在创建时选择相应规格的GPU加速型云服务器。 在云

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业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 M

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SSD 2 x 2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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虚拟机服务访问虚拟机服务 启动ASM-PROXY后，虚拟机服务之间可以互相访问，如下图所示。 验证流程 准备两台ECS虚拟机。 虚拟机1请参考部署ASM-PROXY部署PROXY，虚拟机2可以不用部署。但请确保虚拟机间网络正常，且安全组、防火墙已放通。 在虚拟机1上部署httptest应用。

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如何处理GPU虚拟机故障，在message日志中发现存在Xid报错 问题原因 XID 说明 32 Invalid or corrupted push buffer stream，推送缓冲区流无效或损坏 74 NVLINK Error. NVLink异常产生的XID，表明GPU硬件故障需要下线维修。

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异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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GPU虚拟化：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano插件参数，请单击“自定义安装”，详情请参见volcano。 若集群中已安装volcano插件，但插件版本不

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