API参考
2025-04-14 19:17
如果您熟悉网络服务协议和一种以上编程语言，推荐您调用API管理您的云上资源和开发自己的应用程序。 GPU云服务器适用的API和云服务器ECS一致，详情请参见ECS API简介和ECS API概览。
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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
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
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
本文以Ubuntu 18.04 64位为例，为您介绍如何安装和使用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。
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
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G
Deepytorch Training是阿里云自研的AI加速器，面向传统AI和生成式AI场景，在模型训练过程中，可提供显著的训练加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Training的操作方法。 说明
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器，针对Torch模型，可提供显著的推理加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Inference的操作方法，以及推理效果展示。 背景信息 Deepytorch Inference通过调用
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，