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场景三: 当前无可使用的镜像,需要从0制作镜像(既需要安装代码依赖,又需要制作出的镜像满足ModelArts平台约束)。
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
配置节点的数据输入,输出,启动脚本,集群ID等参数。
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
可能原因如下,仅供参考: 驱动程序问题:可能是由于驱动程序没有正确安装或配置,导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后,驱动程序可能已经正确配置,从而解决了这个问题。
MA-Advisor使用指导 工具安装 下载ma-advisor安装包至开发环境中。 (可选)完成软件包签名校验。 a. 下载软件包签名校验文件。 b.
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
环境配置相关 如何查看Notebook使用的cuda版本? 如何打开ModelArts开发环境的Terminal功能? 如何在Notebook中安装外部库? 如何获取本机外网IP? 如何解决“在IOS系统里打开ModelArts的Notebook,字体显示异常”的问题?
导入AI应用后部署服务,提示磁盘不足 问题现象 用户在导入AI应用后,部署服务时,提示磁盘空间不足:“No space left on device”。
请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。
可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装,需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码,提高构建模型镜像的编译效率。 父主题: AI应用管理
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务,那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。
示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务,那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。
在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令,为镜像打标签。