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NPU调度 CCE支持在容器中使用NPU资源。 前提条件 创建NPU类型节点，具体请参见创建节点。 安装huawei-npu插件，具体请参见CCE AI套件（Ascend NPU）。 使用NPU 创建工作负载申请NPU资源，可按如下方法配置，指定显卡的数量。 kind: Deployment
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
NPU设备检查 功能 检查节点是否存在npu设备。 语法 edgectl check npu 参数说明 无 使用示例 检查节点NPU设备： edgectl check npu 示例执行结果： ERROR6301: please confirm that this node has
NPU调度 NPU调度概述 NPU节点标签 huawei-npu插件 创建NPU应用 父主题： 管理本地集群
NPU调度概述 UCS本地集群管理支持NPU异构资源调度能力。 可实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 父主题： NPU调度
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
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
DaemonSet NPU指标 指标 监控级别 备注 cce_npu_memory_total NPU卡 NPU卡显存总量 cce_npu_memory_used NPU卡 NPU卡显存使用量 cce_npu_utilization NPU卡 NPU卡算力使用率 如何确认节点NPU驱动已安装完成
提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于
NPU节点标签 创建NPU节点后，安装huawei-npu插件，需要给节点添加标签“accelerator/huawei-npu”，标签值可为空。 添加NPU节点标签 依次单击“本地集群>节点管理>选择节点>标签与污点管理”。 选择NPU节点，添加标签“accelerator/huawei-npu”，标签值可为空。
huawei-npu插件 插件简介 huawei-npu插件是支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可支持使用NPU的节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 前置条件 安装huawei-npu的节点需要添加标签“accelerator/huawei-npu”，标签值可为空。
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
型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
创建NPU应用 前提条件 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 当前不支持npu负载多容器能力。 通过控制台创建NPU应用 本节以创建无状态工作负载(Deployment)为例，说明通过控制台创建npu资源应用的方法。
可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人
功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。
Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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