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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新建主机 （推荐） 功能介绍 在指定主机集群下新建主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts 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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String 参数解释： 主机集群描述信息。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 字符串，长度为[0-500]个字符。 默认取值： 不涉及。 is_proxy_mode 是 Integer 参数解释： 是否为代理模式主机集群。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 0：非代理模式主机集群。 1：代理模式主机集群。

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

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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 参数解释：

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字符串，长度为[1-30]个字符。 is_proxy_mode Integer 参数解释： 是否为代理模式主机集群。 取值范围： 0：非代理模式主机集群。 1：代理模式主机集群。 created_time String 参数解释： 主机集群创建时间，格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss。例如：'2021-04-01

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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查询主机列表 （推荐） 功能介绍 根据主机集群id查询指定主机集群下的主机列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

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更准确的推荐。 须知： CPU阈值计算规则：基于源端主机的CPU核数，采用向上取整至最接近的2幂次指数。例如：源端主机为3核CPU，阈值计算为4核，因为4是大于3的最小2的幂次；源端主机为4核CPU，阈值则为8核，8是大于4的下一个2的幂次。 内存阈值计算规则：为源端主机内存的1

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Integer 参数解释： 是否为代理模式主机集群。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 0：非代理模式主机集群。 1：代理模式主机集群。 默认取值： 不涉及 slave_cluster_id 否 String 参数解释： 传default查询使用官方资源池主机集群列表，传自托管资源池id查询使用该自托管资源池的主机集群列表。

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NVIDIA Tesla T4 x 1，CPU 8核，内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2，CPU 16核，内存64GiB NVIDIA Tesla T4 x 4，CPU 32核，内存128GiB NVIDIA Tesla T4 x 8，CPU 64核，内存256GiB 华北-北京四

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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作

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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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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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诊断异常项（示例） 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。 guestos.cpu.high_process_usage CPU使用率过高的进程 单进程CPU占用率超过整机的50%。

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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、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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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1 Host CPU报表主要内容所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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