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命令说明 登录Gallery CLI配置工具后,使用命令“gallery-cli download --help”可以获取Gallery CLI配置工具下载文件的帮助信息。
config.yaml文件用于配置pod,本示例中使用sleep命令启动pod,便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令(如“python inference.py”),任务会在启动容器后执行。
步骤六 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash 评估推理资源。运行如下命令,返回NPU设备信息可用的卡数。
命令说明 登录Gallery CLI配置工具后,使用命令“gallery-cli upload --help”可以获取Gallery CLI配置工具上传文件的帮助信息。
配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,配置kubectl后,您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具,操作步骤如下。
执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例: 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示,当前环境中cuda版本为10.2 父主题: Standard Notebook
启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。
“启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,!,\n,\,?,-v,--volume,--mount,--tmpfs,--privileged,--cap-add的启动命令,在模型发布时将会置空。
在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh -i <密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用,排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。
方式一:使用ma-cli image register命令来注册镜像。注册命令会返回注册好的镜像信息,包括镜像id,name等,如下图所示。该命令的更多信息可参考镜像构建命令。
响应参数 无 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/nodes/{node_id}/status { "status" : "running" } 响应示例 状态码:200 启动停止边缘节点成功
图1 在ECS中执行登录指令 Step2 上传镜像到SWR 此小节介绍如何上传镜像至容器镜像服务SWR的镜像仓库。 登录SWR后,使用docker tag命令给上传镜像打标签。
此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints,或者新建文件夹将checkpoints里的数据移动到新的文件夹下。 图1 JupyterLab浏览器左侧导航无法打开checkpoints 操作步骤: 打开Terminal,用命令行进行操作。
图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境,默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包,然后安装需要的依赖进行保存,最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。 父主题: 环境配置故障
在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令,为镜像打标签。
您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能,用来对比调优前后性能是否有所提升。
可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时,部分日志是直接存储在容器内部的,所以需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。
Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数,Lora微调启动单卡,finetune微调启动八卡。
自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像,选择自己的镜像,并且通过指定代码目录(可选)和启动命令的方式来创建的训练作业。
docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。