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ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下
WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 前提条件 在线服务部署时需选择“升级为WebSocket”。 在线服务中的模型导入
ECS获取基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：C
拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下： 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建模型 使用模型部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务（SWR）。 使用镜像创建模型 登录ModelArts管理控制台，进入“
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
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由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源，不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同，为了便于您制作镜像、升级软件等操作，本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器 类型 卡类型 RDMA网络协议
准备一台具有Docker功能的机器，如果没有，建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP，并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本，方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择“公共镜像”，推荐使用ubuntu18
本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境，详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于
ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。
Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务，提供了多种场景下的存储解决方案，主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置，请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS 云硬盘EVS 概念
xxx命令，新建一个文件夹，例如“xxx”（不要用checkpoints关键字命名） 然后移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下，删除根目录下checkpoints文件夹即可。 mv checkpoints/* xxx rm -r checkpoints 父主题： 其他故障
ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方
关于Ant8裸金属服务器的购买，可以在华为云官网提工单至ModelArts云服务， 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pyto
可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题： GPU相关问题
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