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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组装页面 组装“业务用户注册”页面 组装“业务用户管理”页面 验证 父主题： 用户管理功能开发

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电脑端 操作步骤 在登录页面点击“企业注册”。 图1 ISDP“企业注册”入口 填写企业名称，手机号。 图2 企业注册页信息 点击获取验证码。 获取短信后，输入短信验证码。 同意《隐私政策》、《服务协议》、《使用声明》。 点击注册。 提交注册后会提示审核中，待管理员审核通过后即完成注册。

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电脑端 前提条件 需要先从租户管理员处获取企业邀请码 操作步骤 在登录页面点击“短信登录” 按钮 图1 ISDP+登录页面 输入相关未注册手机号，并获取验证码输入后点击登录 图2 输入手机号与验证码信息页 勾选同意《服务协议》并输入企业邀请码，点击确认后即注册成功 图3 输入企业邀请码

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GPU加速型 云服务器 包括G系列和P系列两类。其中： G系列：图形加速型弹性云 服务器 ，适合于3D动画渲染、CAD等。 P系列：计算加速型或推理加速型弹性云服务器，适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES

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请求方法：调用的方法名，如get（查询）、put（增加）、post（修改）和delete（删除），保持默认。 端点：选中“Flow”。如果选API，表示调用服务编排的API。 前缀：调用服务编排的版本号，此处不用配置。 在“事件”页签，配置事件，使自定义widget与地图widget关联。 在“事件”页签下，单击

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定义与API（editEquipment:1.0.0）关联的服务模型。 在“模型视图”中，单击“新增模型”。 添加服务模型，模型名称“editEquipment”，来源选择“服务”，单击“下一步”，如图7所示。 图7 定义服务模型 指定模型与API“editEquipment”关联，单击“下一步”，如图8所示。

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否存在以下模型。 图2 页面原有模型 创建服务模型“deleteWorkOrder”。该模型用于绑定删除工单公共接口。 在“模型视图”，单击“新增模型”。 添加服务模型，模型名称“deleteWorkOrder”，单击“下一步”， “服务类型”选择“API”，“选择项目”为“设备

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组装“生成工单”页面 “生成工单”对应设备管理流程的第一个节点，客服人员使用这个页面完成维修信息录入，生成维修工单，并提交给派单人员处理。该页面使用标准页面组装实现。 页面组件分析 “生成工单”页面的组装过程如下： 在页面中，拖入一个容器组件。 在容器组件中，拖入一个表单组件和容器组件。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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电脑网站设置 操作场景 本章分别介绍电脑网站的样式：主题、基础、顶部、板式和底部的应用。 图1 电脑网站样式 图2 电脑网站样式设置 主题 主题色。主题色应用于导航栏、模块颜色、返回顶部按钮等大部分跟颜色变化有关系的设置。 网站样式。在颜色下方是网站样式，单击可切换网站样式效果。

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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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GPU驱动概述 GPU驱动概述 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

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API”为“/HW__MyApp/1.0.0/login”。 图6 添加命名空间前缀 “login API”为登录接口的URL后半段，请根据实际情况修改，调用服务编排时，会在服务编排名称前面自动拼接租户命名空间的前缀，登录接口将会在创建用户登录脚本章节创建。 在“数据”页签，单击“View API Get

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单击页面上方的，保存设置。 图5 定义服务模型 定义服务模型“deleteEquipment”，与API（deleteEquipment:1.0.0）关联。 在“模型视图”中，单击“新增模型”。 添加服务模型，模型名称“deleteEquipment”，单击“下一步”。 选择服务类型为“公共接口”，

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NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 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

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速型云服务器需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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