深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时，通常需要安装CUDA

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CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）

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诊断”。 深度诊断功能依赖UniAgent，如果提示未安装UniAgent或者安装失败，请参考为ECS安装UniAgent进行安装，否则无法发送命令。 图1 深度诊断 勾选“同意安装插件并采集数据”后，单击“确定”。 诊断结果及说明，请参见深度诊断结论。 在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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确认用户想要的目标NVIDIA软件包版本以及CUDA软件版本。 处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本，按需安装。 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） 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本，请联系技术支持处理。

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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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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至 裸金属服务器 的“/tmp”目录下。

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NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至裸金属 服务器 的“/tmp”目录下。

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Package”界面，单击“OK” 图24 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。 图25 CUDA安装完成 检查CUDA是否安装成功。 打开cmd命令窗口，执行以下命令。 nvcc -V 如果回显信息中出现CUDA的版本信息，说明CUDA安装成功。 图26 CUDA安装成功 父主题： 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

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NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至裸金属服务器的“/tmp”目录下。

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x86_64） CUDA 12.x >=525.60.13 CUDA 11.8.x CUDA 11.7.x CUDA 11.6.x CUDA 11.5.x CUDA 11.4.x CUDA 11.3.x CUDA 11.2.x CUDA 11.1.x >=450.80.02 CUDA 11

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