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rts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
候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。 父主题： Standard专属资源池
说明 查询事件列表 查询事件列表。 表17 网络管理 API 说明 创建网络资源 创建网络资源。 查询网络资源列表 查询网络资源列表。 查询网络资源 查询指定网络资源的详情信息。 删除网络资源 删除指定网络资源。 更新网络资源 更新指定网络资源。 表18 资源指标管理 API 说明
_id}/workflows{workflow_id}/service/packages { "pool_id" : "pool-9ad2-04f258c84780d5a52f3bc00dc15aa5e7", "order" : { "id" : "CS2210201956MBE5Z"
of <moxing.framework.file.src.obs.client.ObsClient object at 0x7fddb4ad06d0>> args=('bucket-cv-competition-bj4', 'fangjiemin/output/') kwargs={}
安装完成后，系统右下角提示安装完成，导航左侧出现ModelArts图标和SSH远程连接图标，表示VS Code插件安装完成。 图3 安装完成提示 图4 安装完成 当前网络不佳时SSH远程连接插件可能未安装成功，此时无需操作，在Step4 连接Notebook实例的1之后，会弹出如下图对话框，单击Install
Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 networkCidrs Array of strings 网络配置项。 networkQuota Integer 用户可创建网络个数配额。 poolQuota Integer 用户可创建资源池个数配额。 pooHighAvailable
对于使用ModelArts专属资源池的用户，在控制台创建完网络后，在网络列表页“操作 > 更多”下拉框中可见“关联sfsturbo”和“解除关联”。其中，“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作，关联完成后，表示SFS Turbo与网络已进行打通，可在训练和开发环境等功能时使用此SFS
ModelArts全球基础设施围绕华为云区域和可用区构建。华为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区，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
团队标注审核。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "sample_id" : "0d43f9811d3808a3146c673257d4a1dbhh"
查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额，如资源池配额、网络配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
重复打印日志“INFO:root:Listing OBS”。 原因分析 复制数据慢的可能原因如下： 直接从OBS上读数据会造成读数据变成训练的瓶颈，导致迭代缓慢。 由于环境或网络问题，读OBS时遇到读取数据失败情况，从而导致整个作业失败。 重复打印日志，该日志表示正在读取远端存在的文件，当文件列表读取完成以后，开始
于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装fabricmanager，则需安装改组件。
ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。
检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server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。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共
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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
Snt9B。 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server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（169.254.169.2
问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX类型的报错
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