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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G6v型 云服务器 ，关机后基础资源（包括vCPU、内存、镜像、GPU）不计费，但系统盘仍会收取容量对应的费用。 如有其他绑定的产品，如云硬盘、弹性公网IP、带宽等，按各自产品的计费方法进行收费。 G6v型云 服务器 ，关机后资源会被释放，下次开机时如果后台资源不足，可能会导致云服务器开机失败。如果您需要长期使

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费用计算核时为核数和时间相乘，例如：730核时，表示您可以730核用1小时，也可以730小时用1核。 1 核*时= 1 * 3600（核*秒） 1 核*时：1核的CPU连续跑1个小时所用的资源量 1 核*秒：1核的CPU连续跑1秒所用的资源量 按需计费模式 以实例为单位，采用按量付费的计费模式，按秒计费，以小时为出账周期。

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、趴、跳、跑）、交互（救人、拾取、换弹）等操作，产生复杂的组合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享

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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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当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem.device_mount_failure fstab中的设备挂载状态检查 该实例存在未在 /etc/fstab中配置自动挂载的云盘，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。 创建Notebook时，如果选择使用云硬盘EVS存储配置，实例不删除，云硬盘EVS会一直收费，建议

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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计算节点：用于运行训练任务的训练节点个数。 上传模型节点：选择用特定节点上传训练模型，默认使用node-0（主节点）作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法：根据业务所需选择算法，自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表：由算法携带，可修改参数值。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cach

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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已停止组件，但未删除，是否会继续收费？ 如果您的组件暂时不使用，可进行停止操作。 组件停止后，关联的应用将无法使用，计费停止，不再收费。 当您重新启动组件时，会按启动时间重新计费。 父主题： 计费FAQ

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图1 使用流程 资源开通 由于Server为一台裸金属服务器，因此需要先购买资源后才能使用。 首先请先联系客户经理确认Server资源方案，部分规格为受限规格，因此需要申请开通您所需的资源规格。 Server所需资源可能会超出华为云默认提供的资源配额（如E CS 、EIP、SFS），因此需要提交工单提升资源配额。

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，是否会影响后续作业？这时该如何处理？ 可能原因 相互依赖的几个作业，调度过程中某个作业执行失败。 解决方案 这种情况会影响后续作业，后续作业可能会挂起，继续执行或取消执行。 图1 作业依赖关系 这时请勿停止作业，您可以将失败的作业实例进行重跑，或者将异常的实例停止再重跑。失败实

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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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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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Hypervisor安全 2 XEN实例停止服务 由于华为云使用的XEN虚拟化平台所有版本都已经停止服务（EOS），华为云无法获取补丁更新和社区支持，发现新的安全风险后，无法继续向用户提供补丁修复和技术支持，会导致用户业务出现安全风险。 - XEN实例停止服务说明及常见问题 2020年10月

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源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能 描述 参考文档 CPU管理策略 当节点上运行了很多 CPU 密集的 Pod 时，工作负载可能会迁移到不同的

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