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如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像,比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像,官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像,优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像,而不
通过命令查看nvidia-fabricmanager的版本,发现nvidia-fabricmanager版本与当前NVIDIA驱动版本不一致。 dpkg -l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager,验证CUDA成功。
Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI Gallery模型,可将此模型部署为AI应用,具体可参见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI
训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager,则需安装改组件。 如果已安装fabricmanager,运行以下命令重启fabricmanager.service。
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及
r/work以外的目录,请将数据集等放到work路径下,不要放到非work路径下。 请不要将实例频繁保存镜像,建议一次将需要的安装包安装好,然后执行镜像保存,避免频繁执行镜像保存的动作,保存次数越多镜像越大,且多次保存后的镜像过大问题无法通过清理磁盘方式减少镜像的大小(Docker保存原理机制)。
动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例: 运行中的Notebook实例会收费,使用完成后请及时停止Notebook实例或删除。使用EVS做存储时,需同时清理存储到EVS中的数据。 CodeLab计费:在体
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理
xxx”的报错,可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,处理方法如下: 首先保证被导入的module中有“__init__.py”存在,创建“module_dir”的“__init__.py”,如原因分析中的结构所示。
使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码: 其中config.json的内容如下: { "task":
韧性特指安全韧性,即云服务受攻击后的韧性,不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理standard常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题
号可访问当授权类型为INTERNAL时需要指定可访问的子账号的账号名,可选择多个。 每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间,默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力,可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景: 教育场景:
ch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表