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目前华为云官网已有训练作业的使用文档，以及训练作业的视频操作演示。训练作业出错，可以根据作业运行日志自己定位原因。如果定位不出来，可以来ModelArts-Lab提issue求助，或者在华为云官网提工单求助。
定制运行时函数创建完成后，在函数代码配置页面，选择“设置->常规设置”，单击“启用GPU”，配置GPU参数。 表1 GPU参数说明 参数名称 说明 GPU卡型 当前仅支持NVIDIA-T4。 GPU规格（GB） 支持1~16GB。 图1 启用GPU 父主题： 创建GPU函数
2个推理模型使用TensorRT框架，5个使用Triton框架。 通过stable-diffusion的WebUI提供AIGC推理服务。 - GPU卡的类型 Vnt1/Ant1/Ant03/Tnt004等。 例如： 20卡Ant1，运行Bert Large推理。 10卡Tnt004运行YOLOv5。
DevServer 开通裸金属服务器资源请见DevServer资源开通，在裸金属服务器上搭建迁移环境请见裸金属服务器环境配置指导。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
com/forum/thread-149034-1-1.html ### 【原因分析】 一般是因为当前使用的GPU设备算力不够引起。 当前mindspore限制显卡算力为最低5.3，显卡算力的可在[Nivida官网查询](https://developer.nvidia.com/zh-cn
Pip 安装 前置环境：MindSpore所需环境（Python、Cuda等） Pip 安装最新版 source activate py39_ms17 pip install mindinsight 源码编译及Docker安装参考：https://www.mindspore
在线实验 SparkRTC Windows端Demo实践 利用Visual Studio 运行SparkRTC Windows端demo，体验SparkRTC实时音视频功能。
可以指定CPU 或者GPU 详见代码： device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device) #如果是多GPU if torch.cuda
$CUDNN_HOME的lib目录下。 好了，这个小插曲解决了之后，我们再来安装MindSpore 2.0.0 for Windows GPU版吧！ pip install mindspore_gpu-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 这就装好了？！张小白有点不相信自己的眼睛（后来的事实表明，确实没那么简单）
在线实验 基于API Explorer调试IoT应用侧API 基于API Explorer调用华为云IoT平台的应用侧API，掌握应用侧API的调用规范要求。
在线实验 RDS MySQL数据到GaussDB同步试验 使用DRS将RDS MySQL上的数据迁移到 GaussDB中。 链接
在线实验 快速搭建DMS服务Kafka集群 通过创建Kafka版实例，介绍Kafka Manager的功能，让用户学会使用Kafka进行系统间的通信。
日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
在线实验 通过BCS实现业务快速上链 通过BCS购买Hyperledger Fabric增强版实现业务快速上链。 链接
目前1.1版本在Windows下只有CPU版本，只能在Linux下安装GPU的版本。请问能否在Windows的Ubuntu 18.0.4 LTS下安装GPU版本？
在线实验 LTS基础入门实践 本实验带你快速上手LTS，包括LTS创建、基础配置，以及VPC 接入LTS和LTS告警的使用。 链接
在线认证 华为认证数据库工程师 培养与认证具备华为GaussDB(for MySQL)数据库应用开发及管理能力的工程师。 链接
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在线实验 使用Classroom华为云服务实现教学课程搭建 指导用户熟悉Classroom教学平台的创建课程、添加资源、添加作业、作业导出等基础功能。
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