创建GPU实例 - 容器实例BCI | 百度智能云文档
BCI GPU规格说明 BCI提供以下型号 GPU Pod 规格，不同的 GPU 卡型号和大小会对应不同的 CPU、内存选项，请在创建工作负载时根据您的实际需求选择最合适规格，并进行资源分配。
Isaac Sim 4.5.0 可视化实践 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
通过 实例ID ，找到我们刚刚重装的机器（有时实例不在【云服务器BCC】选项卡中，可以尝试【弹性裸金属服务器EBC/裸金属服务器BBC/高性能应用服务HPAS】这几个选项卡都找一下有没有） 3、注意选择【使用已有配置】，不要再重装操作系统以免覆盖掉我们刚才选择的显卡驱动，输入刚才重装时设置的root密码，点击完成，开始加入 4、等待节点加入完成，状态为未干预，且可用，即可开始使用 2.
使用前须知 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
T4系列显卡最多支持50QPS（推荐T4显卡） RTX系列显卡最多支持80QPS（推荐2080Ti显卡） 注： 1.鉴权所在服务器为linux系统（支持物理机、虚拟机或常见云服务器，不支持windows系统），具体要求请参考： 指纹提取工具文档 GPU服务器（CPU、内存大小、硬盘、GPU显卡等）配置要求及推荐请参考： 硬件配置及推荐文档 申请入口（指纹提取工具在此获取）： 立即申请 若您想要在CPU
获取BEC规格套餐 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
.c1m4 string name 套餐名称 string cpu cpu数量 integer cpuGHz 分机型套餐cpu主频，单位GHz，例如 2.6 string cpuModel 分机型套餐cpu型号，例如 Intel_Xeon_Gold
GPU资源池总览 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
当前集群中已有的GPU卡型号 已分配卡数 集群中已分配使用的该型号GPU的数量 空闲卡数 集群中空闲未被分配的该型号GPU数量 总卡数 集群中该型号GPU卡总数量 空闲x卡节点数 集群中单节点空闲x卡的节点数量 节点信息 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{border-color:black;border-style:solid
使用Ollama本地部署DeepSeek-R1大模型 千帆社区
DeepSeek已遵循MIT协议实现了开源，本文介绍使用百度智能云GPU服务器来实现DeepSeek的本地部署。 模型部署 安装环境 硬件环境 百度智能云 GPU 服务器。 计算型 GN5 服务器， 推荐最低配置 16 核 CPU，64GB 内存，Nvidia Tesla A10 单卡 24G显存，搭配 100GB SSD 数据盘， 安装 Windows Server 2022系统 。
快速开始 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
80QPS 注： 鉴权物理机为Linux系统实体机（不支持虚拟机及Windows系统），具体要求请参考： 指纹提取工具文档 GPU服务器（CPU、内存大小、硬盘、GPU显卡等）配置要求及推荐请参考： 硬件配置及推荐文档 申请入口（指纹提取工具在此获取）： 立即申请 若您希望在CPU部署人脸私有化模型，请 提交工单 联系百度的工作人员 Step1：提取硬件指纹 硬件指纹是您从物理机上获取的唯一标识，类似于机器码
通过百舸平台快速开始搭建 Libero 仿真环境并调用 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
环境配置 配置项 部署要求 最佳实践 CPU 8核 建议按表单默认值及以上 内存 32G 建议按表单默认值及以上，128G为最佳 GPU L20等 本示例使用 L20 创建开发机 CDS 按需 推荐100G以上 其它 需挂载bos 建议使用bos中的数据集和模型 创建时需要填写以下配置： 配置项 填写说明 实例名称 自定义命名，例如 libero-eval 资源池类型/资源池/队列 根据您已有的资源池类型选择
资源规格模板 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
按下表填写各字段： 字段 说明 是否必填 模板名称 自定义名称，同队列内不可重复 是 GPU 类型（芯片型号） 选择该模板对应的显卡型号；GPU 数量大于 0 时必填 条件必填 卡数 单任务使用的 GPU 数量，需大于 0 是 CPU（核） 分配给任务的 CPU 核数 是 内存 分配给任务的内存大小（单位：GiB） 是 适用模块 勾选适用的负载类型： 分布式训练 / 开发机 / 在线服务部署 ，可多选
GPU独占和共享说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
GPU卡型号对应资源名称 为保证正常使用GPU资源，请正确指定GPU卡型号对应的资源名称，本文以使用GPU卡数量为例，若想指定GPU卡算力资源或显存资源，则在资源名称后加上“_core”或“_memory”即可。
