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扩展包和规则扩展包，以满足更多域名、更大流量的防护需求，也可以通过变更WAF云模式版本和规格从较低版本升级到任一更高版本。服务版本从低到高依次为：“入门版”、“标准版”、“专业版”、“铂金版”。 表2 适用的业务规格 业务规格 云模式 独享模式（按需计费） 入门版 标准版 专业版
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
gen_collect_gpu_log_shell(self): collect_gpu_log_shell = "nvidia-bug-report.sh" return collect_gpu_log_shell def collect_gpu_log(self):
为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精度测试，具体使用方式参考Tailor指导文档。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
推理业务迁移到昇腾的通用流程，可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制，访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器，否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时，更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion
昇腾迁移方案的基础上，提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源和工具链，以及具体的Notebook代码运行示例和最佳实践，并对于实际的操作原理和迁移流程进行说明，包含迁移后的精度和性能验证、调试方法说明。 核心概念 推理业务昇腾迁移整体流程及工具链 图1 推理业务昇腾迁移整体路径
云容器引擎CCE集群和gpu-beta插件推荐安装的NVIDIA GPU驱动，尚未出现在NVIDIA官方信息中。如果将来有新的官方信息变化，我们将及时跟进帮助您升级修复。 如果您是自行选择安装的NVIDIA GPU驱动或更新过节点上的GPU驱动，请参考上图确认您安装的GPU驱动是否受该漏洞影响。
la驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。 GPU虚拟化型实例，需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。
源的使用额度和时长。在欠费时，您需要及时（15天之内）续费以避免您的文件系统资源被清空。 购买的SFS可以用于存储数据和代码。 如何购买弹性文件服务？ 容器镜像服务SWR 容器镜像服务分为企业版和共享版。共享版计费项包括存储空间和流量费用，目前均免费提供给您。企业版支持按需计费模式。
站。版本分为入门版、标准版、推广版和企业版四种版本，如表1所示。 表1 多终端自适应版 多终端自适应版 入门版 标准版 推广版 企业版 支持终端类型 PC端、手机端 PC端、手机端、小程序（网页版） PC端、手机端、小程序（网页版） PC端、手机端、小程序（网页版） 是否提供网站模板
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
MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位？ 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
器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。
PyTorch迁移精度调优 精度问题概述 精度调优总体思路 精度调优前准备工作 msprobe精度分析工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？ 问题描述 GPU实例启动异常，检查系统日志，发现NVIDIA驱动空指针访问。如图1所示。 图1 NVIDIA驱动空指针访问 可能原因 GPU驱动异常。 处理方法 卸载驱动。 方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。
gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |
理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图2 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理 Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理：介绍如何将Stable
效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入
在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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