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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（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） 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Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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String slave集群id，默认为null时使用默认slave集群，用户自定义slave时为slave集群id description 否 String 描述 最小长度：0 最大长度：500 is_proxy_mode 是 Integer 主机集群是否为代理机接入模式， 1：是

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（推荐）GPU加速型实例自动安装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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删除主机集群（推荐） 功能介绍 根据主机集群id删除主机集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/resources/host-groups/{group_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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查询主机集群 （推荐） 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups/{group_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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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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合适的NVIDIA驱动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格 操作系统 Huawei Cloud

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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 Agent。正常使用GPU监控功能还需完成配置委托，详细操作，请参见如何配置委托？。 如需手动移除GPU监控功能，可登录GPU加速型云服务器并执行卸载命令：bash

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服务。 弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可

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。 服务转发模式 kube-proxy是Kubernetes集群的关键组件，负责Service和其后端容器Pod之间进行负载均衡转发。在使用集群时，您需要考虑服务转发模式潜在的性能问题。 CCE当前支持iptables和IPVS两种服务转发模式，各有优缺点。 IPVS：吞吐更高，

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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度

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Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性

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查询主机集群列表 （推荐） 功能介绍 按条件查询主机集群列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id 最小长度：32

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，

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用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：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。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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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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Autoscaler）策略可基于监控资源指标变动实现单集群工作负载自动扩缩，暂不适用于多集群工作负载。 U CS 为您提供多集群工作负载的自动扩缩能力。UCS负载伸缩能力可基于工作负载的系统指标变动、自定义指标变动或固定的时间周期对工作负载进行自动扩缩，以提升多集群工作负载的可用性和稳定性。 UCS负载伸缩的优势

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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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