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解决方法 建议用户新建一个文件夹(例如:tb_logs),将tensorboard的日志文件(例如:tb.events)放到新建的文件夹下,然后执行tensorboard命令。示例命令如下: mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard
引入moxing framework的数据下载加速特性的相关说明 在使用基于ModelArts预置镜像的训练作业时,可以引入moxing framework的数据下载加速特性。加速特性适用场景为:文件数在100w~1000w的场景、单个大文件及文件大小大于20GB的场景。 登录ModelAr
Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh -i
Notebook的自定义镜像制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时,经常需要对开发环境进行一些改造,如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前在预
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
查看创建失败的资源池。 单击“操作记录”中失败状态的报错信息。 图1 查看报错信息 解决方法 ModelArts权限管理的委托权限不足,导致创建失败? 解决方法请参见ModelArts创建委托授权。 申请的资源中包含受限购买的资源规格,导致购买失败? 当前modelarts.bm
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖? ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业 方式一:使用PyTorch预置框架功能,通过mp
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
update -y命令,导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本,出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史,发现执行了“yum update -y”,“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中,
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
参数相关的配置使用Placeholder对象来表示,以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力,当前支持的数据类型包括:int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要,将节点中的相关字段(如算法超参)通过Placeholder的形式透出,支持设置默认值,供用户修改配置使用。
发布Workflow 发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到AI Gallery 父主题: 开发Workflow命令参考
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题: 开发Workflow命令参考
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 解决方法:
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
运行中”时,单击“操作”列中的“打开”,进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系