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参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 指标名称。 mode 否 String 搜索方向。 - max指定时表示指标值越大越好; - min指定时表示指标值越小越好。 regex 否 String 指标正则表达式。 表16 SearchParams 参数 是否必选
aom:event:get 建议配置,若需要AOM查看告警事件则需要配置。 监控指标上报CES CES CES ReadOnlyAccess ces:metricMeta:create 建议配置,监控指标上报CES。 企业项目 EPS EPS ReadOnlyAccess 可选配置,如果企业项目则需要配置。
model_metric_list String 训练作业的模型评测参数。具体请参见表7。 system_metric_list String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command
并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 下图中有四个场景,其中场景四为正常训练作业失败场景,其他三个场景下可开启容错功能进行训练作业自动恢复。 场景一:环境预检测失败、硬件检测出现故障,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障
在数据标注管理页面,单击页面右上角“创建标注作业”,进入“创建标注作业”页面,根据需求创建不同类型的标注作业。 填写标注作业基本信息,标注作业的“名称”和“描述”。 根据您的需求,选择“标注场景”和“标注类型”。 图1 选择标注场景和标注类型 针对不同类型的标注作业,需填写参数不同,请参考如下类型标注作业对应的参数介绍。
训练作业重调度 当训练作业发生故障恢复时(例如进程级恢复、POD级重调度、JOB级重调度等),作业详情页面中会出现“故障恢复详情”页签,里面记录了训练作业的启停情况。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: Standard训练作业
sh"添加可执行权限。 ModelArts控制台上创建训练作业自定义镜像入口,默认以1000 uid用户来启动v2容器镜像,将ma-user的uid从1102改为1000,改变方式如下(假若需要sudo权限,可取消sudoers行的注释): v1训练作业环境变量迁移v2说明: v1的DLS_TA
获取训练作业支持的公共规格 功能介绍 获取训练作业支持的公共规格。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/training-job-flavors
reward_attrs 参数 参数类型 描述 name String 指标名称。 mode String 搜索方向。 max指定时表示指标值越大越好; min指定时表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表19 search_params 参数 参数类型 描述
obs:bucket:ListAllMyBuckets 创建批量服务。 按需配置。 边缘服务 CES ces:metricData:list 查看服务的监控指标。 按需配置。 IEF IEF Administrator 管理边缘服务。 按需配置。 创建自定义策略时,建议将项目级云服务和全局级云服
可选物理资源池和逻辑资源池。逻辑资源池与规格有关,如果无逻辑规格则不显示逻辑资源池。 作业类型 - 根据业务需要,选择该资源池支持的作业类型。 物理资源池:支持“开发环境”、“训练作业”和“推理服务”的作业类型。 逻辑资源池:仅支持“训练作业”的作业类型。 IPv6 - 开启IPv6功能。如果开启了此功能,
__init__.py | |- module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错,可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,处理方法如下: 首先保
load_state_dict(state_dict) 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未达到50G,只有默认的10GB,导致作业训练失败。 实际存储空间足够,却依旧报错“No Space left on device”。
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 project_id 是 String
使用MoXing时,如何进行增量训练? 在Notebook中如何查看GPU使用情况 如何在代码中打印GPU使用信息 Ascend上如何查看实时性能指标? 不启用自动停止,系统会自动停掉Notebook实例吗?会删除Notebook实例吗? JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系
reward_attrs 参数 参数类型 描述 name String 指标名称。 mode String 搜索方向。 max指定时表示指标值越大越好; min指定时表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表17 search_params 参数 参数类型 描述
00:12:43.145225 最大时间:2262-04-11 23:47:16.854775807,需注意上下界限。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
images.cuda() images = images.permute(0, 3, 1, 2).contigous() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。