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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
节点池管理操作请参见管理Lite Cluster节点池 节点管理操作请参见管理Lite Cluster节点 扩缩容Lite Cluster资源池操作请参见扩缩容Lite Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动操作请参见升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite
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-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
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-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
管理Lite Cluster节点 节点是容器集群组成的基本元素，在资源池详情页，单击“节点管理”页签，进行删除、重置、续费等操作。当把鼠标放在节点名称上方时，会显示资源ID，资源ID可用于查询账单或者在费用中心查询包周期资源的计费信息。 删除/退订/释放节点 若是“按需计费”的资
IP绑定至实例。 登录ECS，执行如下命令进行Docker安装。如已安装，请直接进入下一步。 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 执行如下命令安装Squid容器。 docker pull ubuntu/squid 创建主机目录。
见Step6 购买Cluster资源。 查看节点列表 当您想查看某一节点池下的节点相关信息，可单击操作列的“节点列表”，可查询节点的名称、规格及可用区。 更新节点池 当您想更新节点池配置时，可单击操作列的“更新”，相关参数介绍请参见Step6 购买Cluster资源。 需注意，更
监控Lite Cluster资源：ModelArts支持使用AOM和Prometheus对资源进行监控，方便您了解当前的资源使用情况。 释放Lite Cluster资源：针对不再使用的Lite Cluster资源，您可以释放资源。 图1 Lite Cluster资源管理介绍 父主题：
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-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
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
40606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
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
需谨慎选择。 约束限制 Lite Cluster资源池状态处于运行中，且专属池中的节点需要含有GPU/Ascend资源。 资源池驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。
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-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s
40606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
40606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
40606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
为750，不能为其他权限； 用户自定义镜像使用远程SSH功能，OpenSSH版本要兼容或高于8.0； 用户制作的自定义镜像，在本地执行docker run启动，无法正常运行； 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的，需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包，存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本
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