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可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname
${MA_JOB_DIR}/demo-code/main.sh 启动命令支持使用“;”和“&&”拼接多条命令,命令中的“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录,以实际情况为准。 本地代码目录 指定训练容器的本地目录,启动训练时系统会将代码目录下载至此目录。 此参数可选,
方法一(本地):打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 方法二(远端):在VS Code的Termi
方法一(本地):打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 方法二(远端):在VS Code的Termi
com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1
本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令,下载并安装Grafana。 mkdir -p
Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server,根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。
图1 报错Server Connection Error截图 图2 选不到Kernel 原因分析 用户误操作引起的。 解决方案 打开Terminal窗口,执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket
进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>:精度测试配置的yaml文件地址,指代码目录中accuracy_cfgs
进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> <cfgs_yaml_file>:精度测试配置的yaml文件地址,指代码目录中accuracy_cfgs
可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname
Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server,根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。
如果使用预置的AI引擎,如果启动命令没有填写,会使用默认的启动命令,默认的启动命令见表1。如果填写了启动命令,新填写的启动命令覆盖默认启动命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,!,\n,\,?,-v,--volume,--mount,--tmpfs,--privileged,
韧性特指安全韧性,即云服务受攻击后的韧性,不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层
检查方式:可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。 健康检查URL:“检查方式”选择“HTTP请求检查”时显示,填写健康检查的URL,默认值为“/health”。 健康检查命令:“检查方式”选择“执行命令检查”时显示,填写健康检查的命令。 健康检查周期(秒):填写1-2147483647之前的整数,单位为秒。
容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_de
容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_de
容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_de
在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1