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按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第161和167行，增加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train.py头文件导入之后添加 （修改点：增加第37行）。 torch_npu
用户中存在多个团队或项目的情况。 当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型 支持区域：全部 GPU加速型 支持区域：华北-北京四、华东-上海一 创建命名空间 工作负载
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下：
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
应用配置存活探针，探针检测到异常 容器探针检测成功 重要 申请GPU资源失败 部署GPU应用，申请GPU资源失败 成功申请到GPU资源 紧急 获取GPU信息失败 边缘节点配置GPU使能时，查询GPU信息失败 成功查询到GPU信息 紧急 AK/SK无效 EdgeHub连续10次分发临时AK/SK，检测到过期或者状态异常
新增路径探索能力，可在图编辑器前端指定起点和跳数进行探索 商用 图探索 2 GES产品类型增加持久化版 创建图时可选新的产品类型持久化版。容量无限，基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库，有更高的性能。 商用 创建图 3 图编辑器新增3D展示 可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。
error较多，继续诊断是否达到换卡条件： 执行nvidia-smi –r命令，重置GPU。 执行nvidia-smi --query-retired-pages=gpu_name,gpu_bus_id,gpu_serial,retired_pages.cause,retired_pages
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，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平
应用场景 随着全球科技竞争的加剧和国际制裁背景下，中国企业对国产自主算力的需求迅速增长。昇腾行业大模型适配服务凭借其强大的高性能计算能力和深度学习算法优化，成为推动国内信创产业发展的关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难，缺乏对华为昇腾A
版本配套关系：https://docs.nvidia.com/grid/index.html 处理方法 重启GPU弹性云服务器。 若显示适配器恢复正常，则恢复完成。 若仍异常，则执行下一步。 请尝试重装GPU驱动或升级驱动版本。请参考安装GPU驱动。 如果用户使用的是vGPU实例，且实例驱动版本与主机版本不匹配，请重装版本匹配的驱动软件。
百分比（%） 显存使用量（aom_node_gpu_memory_used_megabytes） 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 ≥0 兆字节（MB） GPU使用率（aom_node_gpu_usage） 该指标用于统计测量对象的GPU使用率。 0～100 百分比（%） NPU
153 Release7版本。 2023-10-19 5.12.150 解决集群name和集群id not-set问题。 支持CCE集群1.27版本。 2023-10-17 5.12.149 支持挂载绕接功能。 2023-10-12 5.12.148 修复gpu多卡场景，解决cpu高的问题。
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取
如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？ 修改kubelet参数导致已驱逐的Pod被重新调度 根据GPU/NPU卡信息定位使用该卡的Pod 节点标签更新导致的Pod容器退出问题
Kubernetes在调度工作负载时支持将节点作为亲和对象，将工作负载调度至具有指定标签和标签值的节点上。例如，某些节点支持使用GPU算力，则可以使用节点亲和调度，确保高性能计算的Pod最终运行在GPU节点上。 配置节点亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置节点亲和性调度策略，将Pod调度到满足条件的节点。
当用户使用的桌面规格（vCPUs和内存）无法满足业务需求时，管理员可以变更规格。支持同套餐类型内的规格变更，以及通用办公版套餐类型变更为尊享版套餐类型。 包年/包月的桌面： 同一套餐类型内的规格变更，仅支持升高云桌面规格。例如，当前桌面规格为尊享版8核16G，则只能变更规格为尊享版8核32G。 跨
专属主机上，但是对专属主机上创建的云服务器手动添加到弹性伸缩组不做功能限制。 只支持按需付费的公共云服务器迁移到专属主机上。 带本地盘、GPU等特殊云服务器不支持在专属主机之间以及公共池与专属主机之间迁移。
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