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根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。
创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook，“资源类型”选择“专属资源池”，“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”，打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建AI应用，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile
aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换AI应用的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换AI应用的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
infiniband驱动的安装 infiniband驱动的安装 如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡，您可以直接安装infiniband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤
arch String 服务器镜像架构类型。 ARM X86 image_id String 服务器镜像ID。 name String 服务器镜像名称。 server_type String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 请求示例 DELETE
arch String 服务器镜像架构类型。 ARM X86 image_id String 服务器镜像ID。 name String 服务器镜像名称。 server_type String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 请求示例 PUT h
本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。 在Notebook实例详情页面获取开发
0-cudnn7-ubuntu18.04 MindSpore mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04 mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04
在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS VPC名称”和“NAS 子网ID”如果为空则证明没有开启，单击右上角配置NAS VPC即可。 如果单击开启后报错，可能是由于对应的VPC已经创建了对等连接，删除对等连接即可。
arch String 服务器镜像架构类型。 ARM X86 image_id String 服务器镜像ID。 name String 服务器镜像名称。 server_type String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 请求示例 GET h
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置
arch String 服务器镜像架构类型。 ARM X86 image_id String 服务器镜像ID。 name String 服务器镜像名称。 server_type String 服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 请求示例 PUT h
1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10
新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用
支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10
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