GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够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

 
 

    深度学习训练时gpu的内存 更多内容
  • 方案概述

    成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业终端门店普遍缺少设计师,无法可视化呈现产品搭配效果; 定制品类从设计到生产端系统不互通,导致门店端设计、报价、下单工作繁复,工厂端审拆单效率低、出错率高; 核心卖点: AI算法:业内先进AI装修算法,户型识别建模、空间产品布置正确率领先同行10%以

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  • 训练基础镜像列表

    训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里软件无法满足您程序运行需求,您可以基于这些基础镜像制作一个新镜像并进行训练训练基础镜像列表

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  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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  • 监控资源

    监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点资源使用情况,最多可显示最近三天数据。在资源占用情况窗口打开,会定期向后台获取最新资源使用率数据并刷新。 操作一:如果训练作业使用多个计算节点,可以通过实例名称下拉框切换节点。 操作二:单击图例“cpuUsage”、“g

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow部署 Kubeflow诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端AI计算平台是非常复杂和繁琐过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型管理、模型发布、监控等环节。对于一个

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    选择为“1”,选择Pod规格为“GPU加速型”,显卡驱动版本选择“418.126”,如下所示。 GPU Pod详细规格和显卡驱动说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要容器镜像,这里选择上传到镜像容器仓库tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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  • 模型微调

    Gallery支持将模型进行微调,训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习一种重要技术,它是指在预训练模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到,而在特定任务上,这些模型参数可能并不都是最优,因此需要进行微调。

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  • 管理GPU加速型ECS的GPU驱动

    管理GPU加速型E CS GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Linux) (推荐)自动安装GPU加速型ECSGPU驱动(Windows) 手动安装GPU加速型ECSGRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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  • 查询训练作业详情

    version_id”。或可通过查询训练作业列表响应获取。 表2 get_job_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 error_msg String 调用失败错误信息。 调用成功无此字段。 error_code String 调用失败错误码,具体请参见错误码。 调用成功无此字段。 is_success

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  • 创建横向评估型作业

    即epoch,数据将会被执行次数。评估型作业迭代次数固定为1。 训练轮数 训练轮数,每一轮训练结束都会对各方训练权重进行一次安全聚合,评估型作业轮数固定为1。 重试 开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。

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  • 训练任务

    常规训练:基于数据集和用户算法训练新模型。 图4 增量训练 增量训练:基于用户导入模型或已完成训练模型版本(可通过${MODEL}获取该模型版本文件路径)和新数据集使用选择算法再次进行训练,生成精度更高新模型。同常规训练不同是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中数据集

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人

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  • 计费说明

    对业务场景为极特殊复杂场景起因或政府单位进行需求调研分析,简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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  • 创建横向训练型作业

    训练轮数 训练轮数,每一轮训练结束都会对各方训练权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试作业不受影响,仅对关闭后执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器CPU核数。 内存配额

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  • AI开发基本流程介绍

    如,图像分类、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获取数据真实可靠性。而事实上,不能一次性将

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  • x86 V4实例(CPU采用Intel Broadwell架构)

    2*10GE GPU加速GPU加速型实例包括计算加速型(P系列)和图形加速型(G系列),提供优秀浮点计算能力,从容应对高实时、高并发海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘

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  • 创建超参优化服务

    超参优化任务详细信息:最优超参组合模型评分、训练耗时、参数取值,以及超参优化任务参数信息。 评分图:在图表中显示每次迭代训练得到模型评分。 超参图:在图表中显示每次迭代训练超参取值及对应模型评分。 试验时长图:在图表中显示每次迭代训练超参取值及对应训练时长。 父主题:

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  • 拷贝数据至容器中空间不足

    小为4TB。并确认该目录下并发创建文件数量是否过大,占用过多存储空间会出现inode耗尽情况,导致空间不足。 请排查是否使用GPU资源。如果使用是CPU规格资源,“/cache”与代码目录共用10G,会造成内存不足,请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

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