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图2 查看专属池驱动 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。
枚举值如下: CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。
search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如参数名称。默认为空。 config_type 否 String 指定要查询的配置类型,可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。 “sample”为查询示例配置,默认为“custom”。
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
Cloud Shell功能的操作指导请参见使用CloudShell登录训练容器。 是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。
训练作业进程异常退出 问题现象 训练作业运行失败,日志中出现如下类似报错: [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len} \ batch_size=${batch_size} \ eval_datasets=${
表10 policies 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索配置。 表11 auto_search 参数 参数类型 描述 skip_search_params String 需要排除的超参组合。
\n msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n menpo: https
端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in action=allow protocol=TCP localport=22 启动OpenSSH服务,在CMD执行以下命令: Start-Service
提工单和热线电话请参见:https://www.huaweicloud.com/service/contact.html。
端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in action=allow protocol=TCP localport=22 启动OpenSSH服务,在CMD执行以下命令: Start-Service
其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。
在MaaS服务的“模型部署”页面,选择“我的服务”页签,在服务列表选择模型服务“service-1122”,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。
service 否 String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。
import logging import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image from model_service.tfserving_model_service