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ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关，请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64，则下载：mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64，则下载：mindspore-lite-2
机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载 Python依赖包下载：进入 scripts/install
open”如何解决？ 问题现象 原因分析 原因分析一：密钥文件未放在指定路径，详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二：当操作系统为macOS/Linux时，可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题，请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下：
方式，通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证，无需复杂的签名过程，适合于客户端环境安全可控的场景，如内网系统之间的API调用。在ModelArts中，支持在部署在线服务时开启AppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于
性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。） 操作步骤 方法1：使用mlx硬件计数器，估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量，统计脚本如下： x=$(cat
容的情况，例如transformers包，导致import的时候出现了错误。 用户代码问题，出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致，建议先尝试重建作业，重建后仍然失败，建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查
Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型需要重新加载，服务恢复时间长的问题亟待解决。
镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点，以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get
Turbo： 文件系统名称：选择对应的SFS Turbo极速文件。不支持选择跨区域（Region）的极速文件系统。 挂载路径：指定容器内部的挂载路径，如“/sfs-turbo-mount/”。请选择全新目录，选择存量目录会覆盖存量文件。 说明： 相同的文件系统只能挂载一次 ，且只
Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称，并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前，自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo，文件系统支持重复挂载
第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像，其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件，用于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。 父主题： Lite Server
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。c
Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
在线服务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。
提供数据版本管理能力，帮助用户提升数据管理的效率。 提供数据校验、数据选择、数据清洗等多种数据处理算子，帮助用户快速处理数据。 提供交互式标注、智能标注等能力，提升用户数据标注的效率。 提供团队标注以及团队标注流程管理能力，帮助用户提升大批量数据标注的能力。 父主题： 数据准备与处理
以下案例以缺失OBS权限不足为例，介绍如何进行授权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和M
print('OMPI_COMM_WORLD_SIZE: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_SIZE']) print('OMPI_COMM_WORLD_RANK: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_RANK'])
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