正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力,条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决
如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat gpustat
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业 方式一:使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。
源池的详细操作。 前提条件 已经创建虚拟私有云。 已经创建子网。 创建网络 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接,基于华为云的VPC进行封装,对用户仅提供网络名称以及CIDR网段的选择项,为了防止在打通VPC的时候有网段的冲突,因此提供了多个CIDR
您的启动命令: cmd || sleep 5h 如果训练失败,则会执行sleep命令,此时可通过Cloud Shell登录容器镜像中调试。 在Cloud Shell中调试多节点训练作业时,需要在Cloud Shell中切换work0、work1来实现对不同节点下发启动命令,否则任务会处于等待其他节点的状态。
截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题: 代码运行常见错误
截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题: 环境配置故障
端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下: 图3 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况,不同的工具实现的websocket服务会有不同,可能出现连接建立后维持不住,可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况,ModelArts平台只保证
端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下: 图3 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况,不同的工具实现的websocket服务会有不同,可能出现连接建立后维持不住,可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况,ModelArts平台只保证
端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下: 图5 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况,不同的工具实现的websocket服务会有不同,可能出现连接建立后维持不住,可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况,ModelArts平台只保证
Notebook有代理吗?如何关闭? Notebook有代理。 执行env|grep proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题: 环境配置相关
32GB规格。 修改Notebook SSH远程连接配置 ModelArts允许用户在Notebook实例中更改SSH配置信息,Notebook实例状态需在“停止”时才可以修改。 在创建Notebook实例时,未配置SSH远程连接,创建完成后,需要开启远程连接时,则可以在Notebook的实例
使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题: 环境配置故障
Interpreter,选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”,此时打开的命令行界面即为远端容器环境命令行。 在VS Code的terminal中,执行如下述命令,再重试提交即可。 git config --global user.email xxx@xxx
基于高性能考虑,ModelArts会复用同模型服务的连接。根据tcp协议,连接的断开可以由该连接的client端发起,也可以由server端发起。断开连接需要经过四次握手,所以可能会存在作为服务端的模型服务侧发起断开连接,但是该连接正在被作为客户端的ModelArts使用,从而导致通信出错,返回此错误信息。