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ssh key ssh-keygen -t rsa -f ${MA_HOME}/.ssh/id_rsa -P '' && \ cat ${MA_HOME}/.ssh/id_rsa.pub >> ${MA_HOME}/.ssh/authorized_keys && \
conf配置挂载 进入容器，并查看卡信息。 docker exec -it xxxxxxx bash //进入容器，xxxxxxx替换为容器id npu-smi info //查看卡信息 图13 查看卡信息 执行下述命令启动训练任务。 cd /home/ma-user/mod
运行run.sh脚本。 #查询nginx进程 ps -ef |grep nginx #关闭所有nginx相关进程 kill -9 {进程ID} #运行run.sh脚本 sh run.sh 也可以执行pkill nginx命令直接关闭所有nginx进程。 #关闭所有nginx进程
劣化。 动态shape：对应html中的'Operator Dynamic Shape Issues'。动态shape场景，部分昇腾算子会重复编译，导致计算延后，影响性能。 operator bound等问题：算子未打满AICORE的核数，导致计算利用率较低。 具体介绍如下： AI
图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用，则推荐用户编辑“子目录挂载”，创建自己的子目录进行划分。 图2 Notebook中选择弹性文件服务
部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志，分析报错原因。 图2 报错日志
16时13分18秒) (Detached) 4 Sockets in /var/run/screen/S-root. 连接“screen_id”为“2276”的screen终端。 screen -r 2276 按下“Ctrl”+“a”+“d”键离开screen终端。离开后，scr
有两种方式来注册镜像。 方式一：使用ma-cli image register命令来注册镜像。注册命令会返回注册好的镜像信息，包括镜像id，name等，如下图所示。该命令的更多信息可参考镜像构建命令。 ma-cli image register --swr-path=swr.cn-north-4
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
图2 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”，并且选择已创建的SFS Turbo实例，子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用，则推荐用户编辑“子目录挂载”，创建自己的子目录进行划分。 图3 Notebook中选择弹性文件服务
obs:object:PutObject 管理OBS中的数据集 标注OBS数据 创建数据管理作业 管理表格数据集 DLI dli:database:displayAllDatabases dli:database:displayAllTables dli:table:describeTable 在数据集中管理DLI数据
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动，生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动，生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在训练作业的过程中，会使用到第三方库。以C++为例，请参考如下操作步骤进行安装： 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
精度调优前准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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