镜像一：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表1 conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 无 是 （cuda 10.2） swr.{region_id}

查看更多 →

如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE

查看更多 →

加速能力，则需要安装GRID/vGPU驱动并自行配置使用GRID License。此外，GRID/vGPU驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 如果需要使用NVIDIA CUDA计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 表1

查看更多 →

，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

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

查看更多 →

自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 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。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

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

查看更多 →

制作 自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 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。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

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

查看更多 →

1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1

查看更多 →

7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本三：mindspore_1.7.0-cuda_11.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本一：mindspore_1

查看更多 →

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

查看更多 →

接支持的后端包括CUDA和AMD ROCm。 PyTorch Adapter作为一个PyTorch“插件”，在已安装PyTorch的基础上安装后，支持在不改变PyTorch表达层的基础上，动态添加昇腾后端适配，包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用P

查看更多 →

工作负载异常：GPU节点部署服务报错 问题现象 客户在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内

查看更多 →

此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18

查看更多 →

引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_1:train-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

查看更多 →