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使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 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
须处理。 AI处理器AI CORE时钟频率 ma_container_npu_ai_core_frequency_hertz 昇腾系列AI处理器AI Core时钟频率 赫兹(Hz) >0 NA NA NA AI处理器电压 ma_container_npu_ai_core_voltage_volts
公共镜像:即预置在ModelArts内部的AI引擎。 可以选择界面显示的公共镜像,也可以单击“前往AI Gallery获取更多镜像”进入AI Gallery镜像页面。AI Gallery上发布了一些较高版本的PyTorch、MindSpore、TensorFlow镜像。进入AI Gallery镜像页
/tmp/config.json 下载单个AI Gallery仓库 在服务器执行如下命令,可以将AI Gallery仓库的所有文件下载到服务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} 如下所示,表示下载AI Gallery仓库“test_cli_
发布Workflow到AI Gallery Workflow支持发布到AI Gallery,分享给其他用户使用,执行如下代码即可完成发布。 workflow.release_to_gallery() 发布完成后可前往gallery查看相应的资产信息,资产权限默认为private,可在资产的console页面自行修改。
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部署后的AI应用是如何收费的? ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同,部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时,根据数据集大小评估模型的计算节点个数,根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应用可
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 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
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户,提供托管式k8s集群,并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件,以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。本文旨在帮助您了解Lite
认证,其安全性比Token认证要高。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。
用于支持大模型场景下的AI应用管理和服务部署。 约束与限制 需要申请单个AI应用大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom,配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单
检查是否安装docker。 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-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
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Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 (可选)配置驱动 (可选)配置镜像预热