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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? - AI开发平台ModelArts
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
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标注过程中,已经分配标注任务后,能否将一个labeler从标注任务中删除?删除后对标注结果有什么影响?如果不能删除labeler,能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来? - AI开发平台ModelArts
标注过程中,已经分配标注任务后,能否将一个labeler从标注任务中删除?删除后对标注结果有什么影响?如果不能删除labeler,能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来? 目前不支持从标注任务中删除labeler。 labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
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Step3 制作自定义镜像 - AI开发平台ModelArts
ages:/usr/local/Ascend/nnae/latest/opp/built-in/op_impl/ai_core/tbe \ ASCEND_AICPU_PATH=/usr/local/Ascend/nnae/latest \ ASCEND_OPP_P
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GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 525+CUDA 12.0 - AI开发平台ModelArts
make MPI=1 MPI_HOME=/usr/mpi/gcc/openmpi-4.1.2a1 -j 8 编译时需要加上MPI=1的参数,否则无法进行多机之间的测试。 MPI路径版本需要匹配,可以通过“ls /usr/mpi/gcc/”查看openmpi的具体版本。 测试。 单机测试:
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使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注 - AI开发平台ModelArts
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题,需要新建OBS桶重新上传数据,或者取消桶加密后,重新上传数据。 父主题: 数据管理(旧版)
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GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 - AI开发平台ModelArts
python 验证torch与cuda的安装状态,输出为True即为正常。 import torch print(torch.cuda.is_available()) 父主题: GPU裸金属服务器环境配置
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Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 - AI开发平台ModelArts
args') sys.exit(1) train_command = sys.argv[1:] log.info('training command') log.info(train_command) if os.environ.get(RankTableEnv
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GPU A系列裸金属服务器RoCE性能带宽测试 - AI开发平台ModelArts
GPU A系列裸金属服务器RoCE性能带宽测试 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
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Step6 在ModelArts上创建训练作业 - AI开发平台ModelArts
Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法” 启动方式:选择“自定义” 镜像地址:“swr