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“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
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GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上，安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件安装步骤
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
镜像地址{image_url}获取请参见表1。
镜像地址{image_url}获取请参见表1。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。
在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。
tools：描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。
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