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  • 的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64构的主机,操作系统ubuntu-18.04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在Mode
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    “swr.<region>.myhuaweicloud.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 在ModelArts创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。
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    unctionGraph执行shell脚本。 ecs-ha-deployment,E CS 的高可用部署模板,其中包含了两个ECS,每个ECS绑定了多张网卡,且每张网卡支持绑定不同的安全组。 single-node-ecs-deployment,新建VPC的ECS单节点部署,其中包
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    在ModelArts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GP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
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