200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0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%

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安装Docker。如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 以linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker

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云图说系列，是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式，需要续费。如有新的需求，可重新按需新下单购买。 到期与欠费 本服务的有效期为验收当日截止，如有新的需求，可重新按需新下单购买。

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计费类型为“按需”的代金券不能用于购买包年包月产品，计费类型为“包月”的代金券不能用于购买包年产品，计费类型为“包年包月”的代金券不能用于购买一次性计费产品。 折扣互斥：代金券不可以和促销折扣、商务折扣同享，不可以与折扣券同享。 云服务区：代金券可能限制在购买指定云服务区的产品时使用。

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Notebook的简要描述。 镜像类型 选择“自定义”镜像。 工作环境 选择“autogenome”镜像。 CPU 设置CPU为8.0核。 GPU 设置GPU为1.0。 内存 设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径

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6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他Runtime的值，如果后缀带cpu或gpu，表示该模型仅支持在CPU或GPU中运行。 默认使用的Runtime为python2.7。

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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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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

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显存：显存值单位为MiB，需为正整数，且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时，将会使用整张GPU卡。 使用GPU虚拟化时，工作负

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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GPU实例故障自诊断 GPU实例故障，如果已安装GPU监控的CES Agent，当GPU 服务器 出现异常时则会产生事件通知，可以及时发现问题避免造成用户损失。如果没有安装CES Agent，只能依赖用户对故障的监控情况，发现故障后及时联系技术支持处理。 GPU实例故障处理流程 GPU实例故障分类列表

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群下全部GPU节点将使用相同的驱动。 GPU虚拟化功能仅支持470.57.02、470.103.01、470.141.03、510.39.01、510.47.03版本的GPU驱动。 建议您使用CCE提供的驱动地址，以满足驱动版本的要求。 如果下载链接为公网地址，例如地址为nvidia官网地址https://us

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ce-plugin插件版本为2.0.10及以上、Volcano插件版本为1.10.5及以上。 开启该兼容能力后，在工作负载中声明nvidia.com/gpu配额（即配置nvidia.com/gpu为小数，例如0.5）时将通过虚拟化GPU提供，实现GPU显存隔离，按照设定值的百分比为容器分配GPU显存（例如分配0

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用。 您可以执行以下步骤确认GPU插件的升级目标版本与当前驱动配置。 登录CCE控制台，前往“插件中心”处查看GPU插件。 gpu-beta插件与gpu-device-plugin插件为同一插件。gpu-beta插件在2.0.0版本后，正式更名为gpu-device-plugin。

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GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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本案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。

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登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧列表中选择“节点管理”，勾选GPU/NPU节点，并单击“标签与污点管理”。 单击“新增批量操作”，为GPU/NPU节点添加污点。 选择“污点(Taints)”，并填写键值与污点效果。示例中，为GPU/NPU节点添加accelerator=true:NoSchedule的污点。

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