深度学习gpu配置_安装GPU指标集成插件-华为云

安装GPU指标集成插件

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。前提条件已安装GPU驱动，未安装lspci工具的云服务器影响GPU掉卡事件的上报。如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？

如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？问题描述我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。解答方案1：建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。如果您的

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查询作业资源规格

。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

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使用AutoGenome镜像

基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网

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问答模型训练（可选）

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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GPU驱动不可用

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系

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创建工程

创建工程创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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横向联邦学习场景

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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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）

（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

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最新动态

2021年6月序号功能名称功能描述阶段相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、

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Kubeflow部署

为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持

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可信分布式身份服务 TDIS

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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使用基础镜像构建新的训练镜像

Spore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。基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。安装Docker。如果docker

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GPU虚拟化

GPU虚拟化 GPU虚拟化概述准备GPU虚拟化资源创建GPU虚拟化应用监控GPU虚拟化资源父主题：管理本地集群

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volcano

cce-gpu-topology-predicate GPU拓扑调度预选算法 - - cce-gpu-topology-priority GPU拓扑调度优选算法 - - cce-gpu 结合UCS的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置说明：小数GPU配置的前提条件

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算法备案公示

40079号算法基本原理分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。其基本情况包括：输入数据：真人语音音频。算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。

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华为企业人工智能高级开发者培训

图像搜索服务语音处理实验介绍语音预处理，语音合成、语音识别服务自然语言处理实验介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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路网数字化服务-成长地图

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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5G消息 Message over 5G

CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍应用容器化改造流程步骤1：对应用进行分析步骤2：准备应用运行环境

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命名空间

当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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计费说明

发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相

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