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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 模型可视化作业中各参数的意义? 如何在Mode
/ / 查看标签 通过给资源池添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索资源池。 在资源池详情页,切换到“标签”页签。您可以查看、添加、修改、删除资源池的标签信息。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图5 标签 最多支持添加20个标签。 父主题: 管理Standard专属资源池
Code连接远端Notebook时报错“XHR failed” 问题现象 VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络问题,请按如下步骤排查。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Noteb
子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo 由于权限不足,导致子用户无法看到已有的SFS Turbo,请为子用户所在用户组添加SFS FullAccess 、SFS Turbo FullAccess权限。 父主题: 功能咨询
理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足,无法与云端相比。在此情况下,通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能
直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 “描述” 在线服务的简要说明。
一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集shuffle、网络结构dropout等操作的,目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶段,这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致,无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时,需要固定存在随机性的步骤,保证实验
'0'”关闭使用GDR,或者寻找运维人员将机器添加GDR。 问题现象3 NCCL信息中报出Got completion with error 12, opcode 1, len 32478, vendor err 129等通信信息时,说明当前网络不是很稳定。 解决方案3 可加入3个环境变量。
请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数
keras from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout # 定义模型网络 model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(28,28))) model.add(Dense(units=5120
VS Code背景配置为豆沙绿 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations": { "[Atom One
huggingface上的模型,以SD模型为例。如果下载时若出现“SSL_ERROR_SYSCALL”报错,多重试几次即可。另外由于网络限制以及文件较大,下载可能很慢需要数个小时,如果重试多次还是失败,建议直接从网站下载大文件后上传到服务器/home目录的个人开发目录中。如果下载时需要跳过大文件,可以设置GI
Standard 集群版本:v1.23|v1.25(推荐) 集群规模:50|200|1000|2000 集群网络模式:容器隧道网络|VPC 分布式训练时仅支持容器隧道网络 集群转发模式:iptables|ipvs gpu-beta gpu-driver rdma-sriov-dev-plugin
ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch
配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开通后,需要进行网络配置,才可使其与Internet通信。在后续配置存储和软件环境时需要Server服务器能够访问网络,因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源
直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 “描述” 在线服务的简要说明。
VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数,如自动安装Python和Maven插件,可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [
“自动停止” 默认开启,且默认值为“1小时”,表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止,即1小时后停止规格资源计费。可选择“1小时”、“2小时”、“4小时”、“6小时”或“自定义”几种模式。选择“自定义”模式时,可指定1~72小时范围内任意整数。 定时停止:开启定时停止
)、<(小于)、<=(小于等于)、in(包含)、or(或)。 left Object 节点执行条件为true时的分支。 right Object 节点执行条件为false时的分支。 请求示例 停止step POST https://{endpoint}/v2/{project_i