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如果使用DevServer资源,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(169.254.169.2
输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址,测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题: 上传文件至JupyterLab
自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。 规范化: 为了解决poly
语句中的“logits”,表示根据不同网络中分类层权重的变量名,配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits') 如果使用的是MoXing内置网络,其对应的关键字需使用如下API获取
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
Integer 指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。 表17 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称;用户接口通过指定网络名称创建网络,系统会自动创建子网,用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表18 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion
购买并开通DevServer资源 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(169.254.169.2
数生效。 否 str subnet_network_id 子网的网络ID,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。需填写虚拟私有云控制台子网详情中显示的“网络ID”。通过子网可提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源。 否 str security_group_id 安全组,
购买并开通DevServer资源 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(169.254.169.2
更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中,有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因,存在数据不一致的问题。ModelArts提供通过计算SHA256值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。 数据隔离机制
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系统设置的默认值为3,表示使用RoCE v2协议。 NCCL_IB_TC 系统设置的默认值为128,表示数据包走交换机的队列4,队列4使用PFC流控机制来保证网络是无损的。 如果训练时,需要提升通信稳定性,可以增加配置其他NCCL环境变量,如表2所示。 表2 建议增加的环境变量 环境变量 建议值 说明
DeletePoolV2 更新资源池 PoolV2 UpdatePoolV2 创建网络 NetworksV1 CreateNetworksV1 删除网络 NetworksV1 DeleteNetworksV1 更新网络 NetworksV1 UpdateNetworksV1 父主题: 使用CTS审计ModelArts服务
--configFile=./configs/text_encoder.ini 如果网络模型有多个输入:档位的dim值与网络模型输入参数中的-1标识的参数依次对应,网络模型输入参数中有几个-1,则每档必须设置几个维度。 以unet模型为例,该网络模型有三个输入,分别为“sample(1,4,64,64)”
<img>img_path</img>\n{your prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如果是本地图片,容器需要有权限读取图片。网络图片服务端会自动下载。 messages的样例如下: # body参考 # 图片存放本地示例 { "messages":
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作,例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源,导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置,避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
保存整个Model(不推荐) torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存,便于中断后继续训练恢复。 checkpoint = { "net":