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应用GPU资源调度方式 - 智能边缘平台 IEF
G,剩余显存资源是2G、4G、6G,有应用A 需要显存3G,则会调度到b显卡上。 当应用需要使用的GPU显存资源大于单个GPU卡显存时,支持以多显卡方式进行资源调度,调度时会占用完整显卡资源(剩余部分不能分给其他容器)。例如有三个显卡a、b、c,每个显卡显存资源是8G,剩余显存资源是8G、8G、6G,有应用B
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规格中数字分别代表什么含义? - AI开发平台ModelArts
在创建作业时,若需选择资源规格,您可通过规格名称了解对应规格的相关信息,如加速卡显存、CPU核心数、内存、硬盘大小。 例如,“GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB 3200GB”中,32G为GPU显存、8核为CPU核心数、64GB为内存、3200GB为硬盘大小。
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从这里开始 - 华为云WeLink
最低配置:Android5.0,运行RAM 4G,CPU Arm v7 A9架构双核1.4G,支持NEON加速技术,内部存储空间ROM 4G。 推荐配置:Android5.0~Android10.0,运行RAM 6G及以上,CPU Arm v7 A9架构八核1.6G及以上,支持NEON加速技术,
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镜像保存如何保证能正常保存,不会因为超过35G而保存失败? - AI开发平台ModelArts
镜像保存如何保证能正常保存,不会因为超过35G而保存失败? 可以从如下几方面考虑: 请选择较小的基础镜像创建Notebook实例,这样在实例中可操作的空间才会大,可自由安装的包才能更多,一般建议原始的启动Notebook的基础镜像在SWR侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/home
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XGPU视图 - 云容器引擎 CCE
每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量 字节 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量
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使用GPU虚拟化 - 云容器引擎 CCE
配置工作负载信息。 在“容器配置>基本信息”中设置xGPU配额: 显存:显存值单位为MiB,需为正整数,且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存,将会出现无法调度状况。 算力:算力值单位为%,需为5的倍数,且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时,将会使用整张GPU卡。
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深度学习模型预测 - 数据湖探索 DLI
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 - 数据湖探索 DLI
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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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 - CodeArts IDE Online
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
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概要 - CodeArts IDE Online
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
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GPU视图 - 云容器引擎 CCE
力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式:节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式:节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 每张GPU的显存使用量
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分页查询智能任务列表 - AI开发平台ModelArts
任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
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使用模型 - CodeArts IDE Online
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
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准备工作 - CodeArts IDE Online
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
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GPU虚拟化概述 - 云容器引擎 CCE
GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下: 灵活:精细配置GPU算力占比及显存大小,算力分配粒度为5%GPU,显存分配粒度达MiB级别。 隔离:支持显存和算力的严格隔离,支持单显存隔离,算力与显存同时隔离两类场景。 兼容:业务无需重新编译,无需进行CUDA库替换,对业务无感。
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GPU加速型 - 弹性云服务器 ECS
支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡,显存为16 GB。 实例可虚拟化分片: 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。 自动化的调度G6v型弹性云服务器到装有NVIDIA T4
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创建和训练模型 - CodeArts IDE Online
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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如何获得华为云开发者认证证书 - 华为云开发者学堂
单击“购买认证”。按照页面提示完成购买。详细操作指导请参考后文开发者认证购买常见问题 2 在线学习 自主进行在线课程学习,学习之后可以进行自我测试。详细操作指导请参考开发者认证课程学习常见问题 3 实验练习 本实验承载在华为云开发者学堂的KooLabs云实验。 4 理论考试 自主
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附录:大模型推理常见问题 - AI开发平台ModelArts
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
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GPU故障处理 - 云容器引擎 CCE
卡序号,观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序,本身就会占用一定量的物理显存,量级在300MB左右,这属于正常现象。例如Tesla T4配套510.47.03,驱动程序默认会占用280MiB;而该显存占用与厂商的驱动程序版本也有一定