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  • 请求示例 如下以创建名为“notebook-instance”,配置ID为“Python3-gpu”的实例为例。 请求示例 { "name": "notebook-instance", "description": "", "profile_id": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu", "flavor": "modelarts.bm.gpu.v100NV32", "spec": { "storage": { "location": { "volume_size": 5 }, "type": "evs" }, "auto_stop": { "enable": true, "duration": 3600 } }, "workspace": { "id": "0" } }
  • 响应示例 成功响应示例 { "ai_project": { "id": "default-ai-project" }, "creation_timestamp": "1594887749962", "description": "", "flavor": "modelarts.bm.gpu.v100NV32", "flavor_details": { "name": "modelarts.bm.gpu.v100NV32", "params": { "CPU": 8, "GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU" }, "id": "DE-7d558ef8-c73d-11ea-964c-0255ac100033", "latest_update_timestamp": "1594887749962", "name": "notebook-c6fd", "profile": { "de_type": "Notebook", "description": "multi engine, gpu, python 3.6 for notebook", "flavor_type": "GPU", "id": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu", "name": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu", "provision": { "spec": { "engine": "CCE", "params": { "image_name": "mul-kernel-gpu-cuda-cp36", "image_tag": "2.0.5-B003", "namespace": "atelier" } }, "type": "Docker" } }, "spec": { "annotations": { "target_domain": "https://modelarts-notebook-2.xxxx.com", "url": "" }, "auto_stop": { "duration": 3600, "enable": true, "prompt": true }, "storage": { "location": { "path": "/home/ma-user/work", "volume_size": 5 }, "type": "evs" } }, "status": "CREATING", "user": { "id": "15dda26361214ca2a5953917d2f48ffb", "name": "ops_dev_env" }, "workspace": { "id": "0" } } 失败响应示例 { "error_message": "The param path needs to end with /.", "error_code": "ModelArts.6318" }
  • 使用限制 出于安全因素考虑,ModelArts集成的Notebook暂不开放用户root权限,可使用非特权用户jovyan或者ma-user(Multi-Engine引擎)进行操作,因此暂不能使用apt-get安装操作系统软件。 针对当前的AI引擎框架,Notebook仅支持单机模式训练模型。如果需要使用分布式模式训练模型,建议使用ModelArts训练作业,资源池设置多节点的方式实现。 开发环境暂不支持apt-get。您可以使用 自定义镜像 的方式训练模型。 不支持GUI图形相关的库,如pyqt等。 使用Ascend规格创建的Notebook,不支持挂载EVS。 不支持连接DWS服务以及数据库服务。 不支持直接读取OBS中的文件, 需要先下载到本地。如需访问OBS中的数据,建议使用MoXing或者SDK进行交互。 开发环境中不支持TensorBoard,建议使用“训练作业”下的“可视化作业”功能。 针对已创建好的Notebook实例,在创建完成后无法修改规格。例如将CPU规格修改为GPU、修改工作环境。因此,建议在创建实例时,选择业务所需的规格配置,或者在开发过程中,及时保存您的代码和数据至OBS,方便快速上传至新的Notebook中使用。 在关闭页面后,再次打开时依然运行代码看到输出,建议使用Terminal。 自行升级PyTorch等AI框架的版本后,请注意是否和当前cuda版本兼容。预置在Multi-Engine 2.0和 Multi-Engine 1.0工作环境中的cuda版本不同。切换cuda版本请参见GPU类型实例,在Terminal中切换cuda版本。
  • 支持的AI引擎 每个工作环境多种AI引擎,可以在同一个Notebook实例中使用所有支持的AI引擎,不同的引擎之间可快速、方便的切换,并且有独立的运行环境。其中,Conda-python2不包含任何AI引擎的基础Python2.7环境,Conda-python3不包含任何AI引擎的基础python3.6环境。 ModelArts的Notebook支持多引擎,即同一个Notebook实例,可以使用所有支持的AI引擎,不同引擎之间可快速、方便切换。 创建Notebook时,选择一种工作环境,包含多引擎,分为Python2和Python3两个不同版本的环境,推荐使用Multi-Engine 1.0 (python3)。请参考表1选择适用的工作环境。 不同Region支持的AI引擎不一样,请以控制台实际界面为准。 表1 AI引擎 工作环境名称 预置的AI引擎及版本 适配芯片 Multi-Engine 1.0 (Python3, Recommended) MXNet-1.2.1 CPU/GPU PySpark-2.3.2 CPU Pytorch-1.0.0 GPU TensorFlow-1.13.1 CPU/GPU TensorFlow-1.8 CPU/GPU XGBoost-Sklearn CPU Multi-Engine 1.0 (python2) Caffe-1.0.0 CPU/GPU MXNet-1.2.1 CPU/GPU PySpark-2.3.2 CPU PyTorch1.0.0 GPU TensorFlow-1.13.1 CPU/GPU TensorFlow-1.8 CPU/GPU XGBoost-Sklearn CPU Multi-Engine 2.0 (python3) Pytorch-1.4.0 GPU R-3.6.1 CPU/GPU TensorFlow-2.1.0 CPU/GPU Ascend-Powered-Engine 1.0 (python3) MindSpore-1.1.1 Ascend 910 TensorFlow-1.15.0 Ascend 910