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一、人工智能 主流的AI训练和推理等应用均采用容器化方式运行，需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且需要快速申请大量资源，完成后快速释放 优势 计算加速：提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力 网络/存储加速：提供高性能网络和存储，提升整体的训练和推理性能 随启随用、按来自：专题![]()
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，并使用该镜像在Mode来自：专题![]()
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