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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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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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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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，云硬盘EVS会一直收费，建议及时停止并删除Notebook，避免产品不必要的费用。

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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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Caffe-GPU-py36通用模板 简介 搭载Caffe1.0 GPU版AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OB

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Caffe-GPU-py27通用模板 简介 搭载Caffe1.0 GPU版AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OB

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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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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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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您使用的区域。 免费规格声明（部署上线） 免费规格仅用于使用体验，部署的服务会在1小时后自动停止（不包括模型发布时间）。如果您还需要使用免费规格继续运行，可重新启动服务，可再运行1小时，1小时后仍然会自动停止。 免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，建议选择付费规格。

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cuda”开头的文件名。 在卸载界面，勾选全部选项后，移动光标至“Done”，单击回车键。 图10 卸载CUDA驱动 CUDA库卸载成功，会返回”Successfully uninstalled”。 移除CUDA库和cuDNN库： rm –rf /usr/local/cuda-11

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

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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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相互依赖的几个作业，调度过程中某个作业执行失败，是否会影响后续作业？这时该如何处理？ 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。失败实例成功后，后续作业会继续正常运行。如果不通过数据

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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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NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460.106 CUDA 11.2.2 Update 2 及以下 418.126 CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA

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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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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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