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&& \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
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py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二: 打开文件“/resource_info/gpu_usage.json”,可以看到有哪些进程在使用GPU。 如果当前没有进程使用GPU,该文件可能不存在或为空。 父主题: 更多功能咨询
型数据至OBS时,进行上传对象的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验,您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。 以OBS Browser+为例,如图1。使用OBS Browser+上
IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和
选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。
"ma_agency_iam-user01" } ], "total_count": 2 } 根据响应可以了解用户的授权信息。 在管理用户授权时,可以调用删除授权接口删除指定用户的授权或者删除全量用户的授权。 请求消息体: URI:DELETE https://{e
backend service due to connection refused. " 出现该报错有两种情况: 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg":"Due to self
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 图1 创建Notebook 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 图1 创建Notebook 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。
kpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置接续训练,加载中断生成的checkpoin
登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图1
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登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 图1 创建Notebook 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下: 在启动训练脚本基础:步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
外,目前还支持Ubuntu20.04。 监控指标采样周期1分钟。当前监控指标项已经包含CPU、内存、磁盘、网络。在主机上安装加速卡驱动后,可以自动采集的如下指标: 表1 指标列表 指标英文名 指标中文名 说明 单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康
选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。