NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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Snt9B裸金属 服务器 docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 启动/停止实例 同步裸金属服务器状态 父主题： 弹性裸金属DevServer

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 方案架构 针对AI训练场

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生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 方案架构 针对AI训练场

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享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例

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问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

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PyTorch ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配，本文讲解了使用PyTorch引擎所需要做的适配。 PyTorch框架启动原理 规格和节点个数 下面以选择“GPU: 8*GP-Vnt1

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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log_softmax(x) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):

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支持NVIDIA CUDA并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。

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