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本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点,以下称“构建节点”。 可以通过执行docker
ssh文件夹,选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”,在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”, 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者:在同一窗口中,单击“添加”,在弹出的新窗口中,单击“主体”后面的“选择主体”,弹出“选择用
可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
弹性集群Cluster”,切换到“网络”页签。 在网络列表中,选择目标网络“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移网络”中,选择要迁移的“目标工作空间”,单击“确定”。 图2 工作空间迁移 子用户仅限于对自己创建的工作空间下的网络进行迁移操作。 父主题: 管理Standard专属资源池
且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。
does not exist. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 桶中的对象不存在,请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训
优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG(API网关)的限制,模型单次预测的时间不能超过40S,超过后系统会默认返回Timeout错误。
服务状态一直处于“部署中”,查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置,如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号,需要在部署模型时,配置对应的端口号,使新的模型重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。
-y”,“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中,选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息,而不需要手动输入“y”确认。 请注意,使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置:
错误示例:Endpoint参数前面带了https,正确的配置中不需要有https。 图1 配置ToolKit 二、未配置hosts文件或者hosts文件信息配置不正确 在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。 三、网络代理设置 如果用户使用的网络有代理设置要求,请检查代理配置是否正确。也可以使用手机热点网络连接进行测试排查。
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook,JupyterLab目录的文件可以与
弹性集群Cluster”,在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中,打开“打通VPC”开关,在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果没有VPC可选,可以单击右侧的“创建虚拟私
原因分析 OBS连接不稳定可能会出现报错,“Unable to connect to endpoint”。 处理方法 对于OBS连接不稳定的现象,通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码,让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决:
算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络? 不支持,公共资源池不能打通网络。可通过专属资源池打通网络,使用ModelArts服务。 父主题: Standard资源池
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。
安装Docker 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。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
安装Docker 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。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
安装Docker 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。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
安装Docker 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。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。