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使用Cloud Shell调试生产训练作业 ModelArts Standard提供了Cloud Shell,可以登录运行中的容器,用于调试生产环境的训练作业。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件:给子账号配置允许使用Cloud
限,可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可视化视图创建自定义策略和JSON视图创建自定义策略,本章节将使用JSON视图方式的策略,以为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最
限,可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可视化视图创建自定义策略和JSON视图创建自定义策略,本章节将使用JSON视图方式的策略,以为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最
进行授权,如果需要根据项目进行权限管理,请在选择授权方案选择“指定企业项目资源”。 成功授权后,您可在“企业项目视图”中,看到权限及对应的授权范围。 图6 子用户添加权限 父主题: 模型管理
在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据准备
一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用户组管理”功能添加用户,并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中,也可以通过“用户组管理”功能增加用户。
Modelarts Service Log]handle outputs of training job 日志中有报错,含有“killed”相关字段,例如: RuntimeError: DataLoader worker (pid 38077) is killed by signal:
策略。自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参考ModelArts资源权限项。 目前支持以下两种方式创建自定义策略: 可视化视图创建自定义策略:无需了解策略语法,按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容,可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略:可以在
点。也可使用快捷键【6】。单击图片中的物体所在位置,即可完成点的标注。 在弹出的添加标签文本框中,直接输入新的标签名,在文本框前面选中标签颜色,然后单击“添加”。如果已存在标签,从下拉列表中选择已有的标签,单击“添加”。 逐步标注图片中所有物体所在位置,一张图片可添加多个标签。完成一张图片标注后,可单击图片右上角
批量添加样本 功能介绍 批量添加样本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset
请求是否成功。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_name String 可视化作业的名称
创建处理任务 功能介绍 创建处理任务,支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理
请求是否成功。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以重启作业ID为10的可视化作业为例。 POST https://en
配置ModelArts委托权限 给用户配置ModelArts委托授权,允许ModelArts服务在运行时访问OBS等依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“权限管理”,进入“权限管理”页面,单击“添加授权”。 在弹出的“添加授权”窗口中,选择: 授权对象类型:所有用户
当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 图2 volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl
当volcano的资源出现争抢时,会出现以下图中的问题。 图2 volcano资源争抢 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置,添加位置如下图所示: 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息,请参见Ascend PyTorch
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl
volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法: 通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl