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那么创建的 云手机 服务器名称会自动按序增加数字后缀,比如为server-1-0001 server_model_name string 是 云手机服务器规格,不超过64个字节 phone_model_name string 是 云手机规格,不超过64个字节 image_id string 是来自：百科ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。来自：专题
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了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 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。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用来自：专题import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class RetryUpgradeClusterTaskSolution { public static void main(String[] args) { String ak = "";来自：百科
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import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class ContinueUpgradeClusterTaskSolution { public static void main(String[] args) { String ak =来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class HibernateClusterSolution { public static void main(String[] args) { String ak = ""; String来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class DeleteAddonInstanceSolution { public static void main(String[]来自：百科![]()
GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co来自：百科![]()
availability_zone String 云手机服务器所在的可用区。 server_id String 云手机服务器的唯一标识，不超过32个字节。 server_model_name String 云手机服务器规格名称，不超过64个字节。 phone_model_name来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class PauseUpgradeClusterTaskSolution { public static void来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class AwakeClusterSolution { public static void main(String[]来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class ShowQuotasSolution { public static void main(String[]来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class ShowVersionSolution { public static void main(String[]来自：百科![]()
模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。来自：百科![]()
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灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts来自：百科![]()
模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转来自：百科![]()
import com.huaweicloud.sdk.cce.v3.model.*; public class CreateKubernetesClusterCertSolution { public static void main(String[] args) { String ak =来自：百科![]()
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ta和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 了解详情 云容器引擎-入门指引 本文旨在帮助您了解云容器引擎（Cloud Container来自：专题
