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升级Lite Cluster资源池单个节点驱动 场景介绍 当Lite Cluster资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助Lite Cluster资源池升级节点GPU/Ascend驱动的能力。
管理Lite Cluster资源池的游离节点 如果资源中存在游离节点，即没有被纳管到资源池中的节点，可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。
在VS Code中上传下载文件 在VS Code中上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS上传到云上开发环境。 操作步骤 上传数据至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 或者在本地VS
KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题：
合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无
操作列表。 图1 云审计服务 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据集 dataset createDataset 删除数据集 dataset deleteDataset 更新数据集 dataset updateDataset
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
作提示追加授权即可。 为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权？ 专属资源池能力升级，新上线ModelArts Lite功能，这项功能需要用户授权允许ModelArts访问云容器引擎服务CCE、裸金属服务BMS、镜像服务IMS和密钥管理服务DEW。当用户未使用ModelArts
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
because Access Denied." 原因分析 ModelArts.3551：数据输入或者输出的obs目录不存在 ModelArts.3567：使用的数据输入或者输出obs目录存在，但是当前账号无权限访问 处理方法 ModelArts.3551：到obs检查输入数据目录是否存在
合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考标注图像分类数据章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继
# 原始数据目录 |──alpaca_gpt4_data.json # 微调数据 |──train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练数据 |──{output_dir}
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
provision字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 type String 部署类型，当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情，如表14所示。 表14 spec字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 engine String 部署引擎，当前仅支持CCE。 params
Lite Cluster使用前必读 Lite Cluster使用流程 Lite Cluster高危操作一览表 不同机型的对应的软件配套版本
Lite Cluster资源管理 Lite Cluster资源管理介绍 管理Lite Cluster资源池 管理Lite Cluster节点池 管理Lite Cluster节点 扩缩容Lite Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动
图7 检查固件和驱动版本 安装docker环境。 先执行“docker -v”检查机器是否已安装docker，若已安装，则可跳过此步骤。 安装docker命令如下。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux
found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题： 训练作业运行失败
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
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