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动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明: --enable-prefix-caching:如果prompt的公共前缀较长
(SP9x86_64) boot_success=0 [root@Server-ddff ~]# 发现和当前内核一致,因此即使reboot也不会更改服务器的内核版本。 若希望升级指定的操作系统内核,也可以执行grub2-set-default进行设置默认启动内核版本。但操作系统内核升级可能带来的问题。例如在操作系统内核4
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表11 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。
训练作业卡死检测定位 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面
训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时,持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题,并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络参考PyTorch迁移精度调优,排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别,有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时,日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 在大规模分布
版本发布的manifest文件保存路径。 message String 发布时记录的任务信息(如:错误信息等)。 modified_sample_count Integer 已修改的样本数量。 previous_annotated_sample_count Integer 父版本的已标注样本数量。 previous_total_sample_count
'images=@/home/ma-user/work/test.png' -X POST http://127.0.0.1:8080/ 图9 预测 在调试过程中,如果有修改模型文件或者推理脚本文件,需要重启run.sh脚本。执行如下命令先停止nginx服务,再运行run.sh脚本。 #查询nginx进程 ps
--user-command String 否 自定义镜像执行命令。需为/home下的目录。 当code-dir以file://为前缀时,当前字段不生效。 --pool-id String 否 训练作业选择的资源池ID。可在ModelArts管理控制台,单击左侧“专属资源池”,在专属资源池列表中查看资源池ID。
AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
查看监控指标 操作场景 云服务平台提供的云监控,可以对ModelArts在线服务和模型负载运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台,直观地查看ModelArts在线服务和模型负载的各项监控指标。由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的是当前时间5~10分钟前的
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
最新动态 本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发
依赖和委托 功能依赖 功能依赖策略项 您在使用ModelArts的过程中,需要和其他云服务交互,比如需要在提交训练作业时选择指定数据集OBS路径和日志存储OBS路径。因此管理员在为用户配置细粒度授权策略时,需要同时配置依赖的权限项,用户才能使用完整的功能。 如果您使用根用户(与账
训练代码 以下代码中以“### 分布式改造,... ###”注释的代码即为多节点分布式训练需要适配的代码改造点。 不对示例代码进行任何修改,适配数据路径后即可在ModelArts上完成多节点分布式训练。 注释掉分布式代码改造点,即可完成单节点单卡训练。完整代码见分布式训练完整代码示例。
rts,管理员需要在IAM上为子账号配置Deny策略来禁止子账号使用ModelArts的某些功能。 账号的管理员用户可以在“权限管理”页面修改授权模式。 如无特殊情况,建议优先使用严格授权模式。在严格授权模式下,子账号要使用ModelArts的功能都需经过授权,可以更精确的控制子
版本发布的manifest文件保存路径。 message String 发布时记录的任务信息(如:错误信息等)。 modified_sample_count Integer 已修改的样本数量。 previous_annotated_sample_count Integer 父版本的已标注样本数量。 previous_total_sample_count
参数设置的OBS目录中。在作业详情页可以获取“作业日志路径”,单击OBS地址可以直接跳转到OBS控制台查看日志。 图3 日志存放路径 您可以通过ma-pre-start脚本修改默认环境变量配置。 ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=3 # 设置日志级别 debug级别为0;info级别为1
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