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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![]()
3、竞价计费： 计费价格： 竞价计费型实例：按照市场价格来计费，市场价格会根据市场供需情况变化。用户在购买时所设置的价格上限，不作为计费依据，仅代表用户的购买意愿，出价越高，成交或继续保留的机会越大。当市场价格低于用户设置的价格上限且库存充足，实例才会运行，当市场价格超过用户设置的价格上限，实例将被释放。来自：专题![]()
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内存等资源会被释放。当云主机再次开机时，可能会出现由于资源不足引起的启动失败。 若云主机开机失败，请稍后再次启动，或更改云主机规格。变更规格的具体操作请参见变更规格通用操作。 我能否自己安装或者升级操作系统？ 云主机需要使用云平台提供的操作系统，登录到云主机可对操作系统进行系统更新或补丁升级。来自：专题![]()
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
