通过Docker命令行使用cGPU服务
使用cGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张GPU卡。该服务作为阿里云容器服务Kubernetes版ACK（Container Service for Kubernetes）的组件对外提供服务，应用于高性能计算能力的场景，例如机器学习、深度学习、科学计算等，方便您更高效地利用GPU资源，以加速计算任务。本文介绍如何通过安装并使用cGPU服务。说明cG
2025-07-09
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命令行使用说明
您可以通过FastGPU的命令行，快速地部署云上GPU集群，管理资源的生命周期。还可以便捷地为集群安装深度学习环境，在集群运行代码，查看运行日志以及释放资源。前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器、阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务。已获取阿里
2025-07-08
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Python SDK使用说明
您可以通过FastGPU提供的Python接口，将FastGPU集成到您的人工智能训练或推理脚本中，从而快速地实现云上部署和资源管理。本文为您介绍FastGPU的Python SDK相关使用说明。前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器、阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务
2025-07-08
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安装并使用FastGPU构建一键训练任务
前提条件客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明您的ECS实例、本地机器和阿里云Cloud Shell工具等均可以作为客户端安装FastGPU来构建人工智能计算任务。背景信息FastGPU提供以下两套组件：运行时组件ncluster：提供便捷的接口将线下的人工智能训练和推理脚本快速部署在阿里云的IaaS资源上，更多运行时组件使用说明请参见Py
2025-07-08
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DeepGPU-LLM的API接口说明及示例
DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，旨在优化大语言模型在GPU云服务器上的推理过程，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。DeepGPU-LLM提供了一系列的API接口（例如模型加载、模型推理等功能），在GPU云服务器上成功安装DeepGPU-LLM后，您可以调用对应API接口进行模型推理服务，快速提高模型的推理效率和准确性。说
2025-07-07
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安装并使用DeepGPU-LLM
在处理大语言模型（LLM）任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）在GPU上的高性能推理优化功能。说明LLM模型的特性适用于GPU计算型实
2025-07-07
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安装并使用DeepNCCL
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作
2025-07-07
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搜索对象
您可以通过对象存储控制台，对已上传的对象、文件夹进行搜索。对象存储控制台支持前缀搜索和模糊搜索。前缀搜索：根据相同的对象前缀进行搜索，并展示带有相同对象前缀的对象、文件夹的搜索结果。模糊搜索：根据自定义关键词进行搜索，并展示包含该关键词的对象、文件夹的搜索结果。说明搜索对象时所输入的对象前缀需区分英
2025-07-04
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查看对象信息
通过对象存储控制台可以查看对象的属性信息（如对象大小、对象地址）以及对象相关的配置（如设置对象的访问权限、存储类型更改等）。操作步骤1. 登录 对象存储控制台。2. 在左侧导航栏中，单击存储桶列表，进入存储桶列表页面。3. 找到对象所在的存储桶，单击其存储桶名称，进入存储桶管理页面。4. 在左侧导航栏中，选择文件
2025-07-04
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预览或编辑对象
通过对象存储控制台可以在线预览对象内容，并且支持对文本类对象进行编辑。关于支持预览的文件类型和相关介绍，请参见 文档预览概述。操作步骤1. 登录 对象存储控制台。2. 在左侧导航栏中，单击存储桶列表，进入存储桶列表页面。3. 找到对象所在的存储桶，单击其存储桶名称，进入存储桶管理页面。4. 在左侧导航栏中，选择文
2025-07-04
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