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metadata" : { "name" : "node-dly-4", "creationTimestamp" : "2024-01-29T09:28:26Z", "labels" : { "os.modelarts.node/cluster
-q, --quiet Exit without waiting after submit successfully.
docker build -f Dockerfile . -t {新镜像} 构建成功后将新镜像上传至SWR(参考6)。 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“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。
-q, --quiet Exit without waiting after submit successfully.
推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复 客户侧 资源的授权,访问控制 保证应用的供应链安全,依赖和自身的安全性
MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster 图4 自定义部署超时时间和添加环境变量示例图 建议部署多实例,增加服务可靠性。 父主题: Standard推理部署
操作步骤 使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务,基本操作步骤如下: 将专属资源池的网络打通VPC VPC下创建弹性云服务器 获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台,进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster
操作步骤 使用VPC直连的高速访问通道访问在线服务,基本操作步骤如下: 将专属资源池的网络打通VPC VPC下创建弹性云服务器 获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台,进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表,默认为false。
AWSAccessKeyId=GFGTBKOZENDD83QEMZMV&Expires=1641896599&Signature=BedFZHEU1oCmqlI912UL9mXlhkg%3D" } 返回字段表示日志的obs路径。复制至浏览器即可看到对应效果。
用户需熟悉Docker制作镜像的方法。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。
job-trainjob", "instance_count": "1", "instance_list": [{ "devices": [{ "device_id": "4", "device_ip": "192.1.10.254" }], "pod_name
filepath): filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(SOURCE_URL + filename, filepath) statinfo = os.stat(filepath) print('Successfully
假设您计划购买按需计费的专属资源池,可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster > Standard资源池”中,单击“购买AI专属集群”,选择“计费模式”为“按需计费”,在页面左下角查看所需费用。费用指的是资源池根据所选配置计算的费用。
图5 复制资源名称 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入Standard资源池列表页面。 在搜索框中输入2中复制的资源名称,单击图标即可查找到该资源。
选择resnet文件夹,右键选择“Deployment>Upload to”上传代码至Notebook。 图14 同步代码至Notebook 将数据同步至Notebook。
注意到系统自动注入的PATH环境变量,您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本: export MA_HOME=/home/ma-user; docker run --rm {image} ${MA_HOME}/anaconda/bin/python -V docker
__AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session( access_key=__AK, #
Ascend 是 是 spark2.4.5-ubuntu18.04 CPU algorithm development and training, prebuilt PySpark 2.4.5 and is able to attach to preconfigured spark cluster
end_recover String 本次运行结束后所采取的故障容忍策略,枚举值如下: npu_proc_restart: NPU原地热恢复 gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度