"机器学习PAI中，我们这边有个线上故障，之前我们EAS服务资源组配置的机器规格是ecs.gn6i-c4g1.xlarge，部署EAS服务都是正常的，突然就报错GPU资源不足了
可以不可以推荐几款用于替代的GPU机器规格？"
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可以通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/resnet50-model-training-and-inference-based-on-egpu-optimization-suite?spm=a2c4g.11186623.0.i62
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
