64位操作系统为例，介绍GPU加速型 云服务器 卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云 服务器 。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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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，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日

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如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队？ 训练作业一直在等待中（排队）？ ModelArts训练好后的模型如何获取？

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing

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GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

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执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla

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，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定

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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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在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时，当您选择的类型为GPU时，查看GPU使用情况具体操作如下： 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。

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运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况，包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题： 模型训练

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 目前Volcano项目已经在Github开源

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图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。 您也可以批量勾选所有应用进程，单击进程列表左上方的“批量标记”，进行批量标记。 在标记弹窗中，选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”，完成标记。

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模型训练工程的描述信息，支持单击“”编辑描述信息。 对训练任务的训练报告进行对比，输出训练任务在不同超参下的评估指标，同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他的训练工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂

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功能介绍 系统登录 在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/engine-studio/链接，进入系统登录界面，如下图所示。按照提示进行注册登录。 图1 免费注册 图2 登录 图3 登录成功 功能介绍 支持国内外多种高、中、低分辨率卫星影像数据的实时调用及

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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

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