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多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化。 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，
String 实例私有IP地址。 表10 Image 参数 参数类型 描述 arch String 该镜像所支持处理器架构类型。枚举值如下： X86_64：x86处理器架构。 AARCH64：ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 description
义镜像，具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。 如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。
40727152329-0f2c29a CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
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已离线。如果云服务器上的业务不可停止，请勿修复，并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式，实例会立即关机并迁移到新服务器，本地盘数据会被清空，请提前做好业务迁移和数据备份。 图2 修复节点 授权运维 华为云技术支持在故障定位和性能诊断时，部分运维操作需要用户授权才可进行。
GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用Model
BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非
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40606190017-b881580 CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
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status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
status processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container
查看Lite Server服务器详情 在您创建了Lite Server服务器后，可以通过管理控制台查看和管理您的Lite Server服务器。本节介绍如何查看Lite Server服务器的详细信息，包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中，可以查看Server
2312-aarch64-snt9b-20240824153350-cebb080 CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
2406-aarch64-snt9b-20240910112800-2a95df3 CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创
的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、
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