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String 计费对应规格的唯一标识。 category String 规格类型。 cpu_info CpuInfo object 规格的CPU信息。 memory_info MemoryInfo object 规格的内存信息。 gpu_info GpuInfo object 规格的GPU信息。
category String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND description String 规格描述信息。 feature String 规格类别,可选值如下: DEFAULT:CodeLab规格。 NOTEBOOK:Notebook规格。 free Boolean
Integer 作业资源规格总数。 specs specs结构数组 资源规格参数列表,如表4所示。 表4 specs属性列表说明 参数 参数类型 说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num
available for the selected specification.) 图1 资源不足,服务调度失败 原因分析 实例配置的规格过大,CPU或者内存剩余资源不足;("insufficient CPU" / "insufficient memory") 模型需要的磁盘空间大,磁盘空间不足;("x
6就是超分比率。即启动该Notebook实例最少需要1.2U的CPU,运行Notebook时最大使用到2U的资源;内存同理,最少需要4.8G的内存,运行时最大使用到8U的内存。 超分情况下会存在实例终止的风险。如1个8U的节点上同时启动了6个2U的实例,如果其中一个实例CPU使用增大
在节点列表页面中,单击设置图标,支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 查看资源池规格 在资源池详情页,切换到“规格”页签。您可以查看该资源池使用的资源规格以及该规格对应的数量,并可以调整容器引擎空间大小。 图4 查看资源池规格(如果创建资源池时未设置容器引擎大小,则显示默认值) 查看资源池监控
category String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND description String 规格描述信息。 feature String 规格类别,可选值如下: DEFAULT:CodeLab规格。 NOTEBOOK:Notebook规格。 free Boolean
资源类型的CPU架构,支持X86和ARM。请根据所需规格选择CPU架构,若使用GPU选择X86,若使用NPU则选择ARM。具体规格有区域差异,以最终显示为准。 说明: 如果界面无可选规格,请联系华为云技术支持申请开通。 系统盘 系统盘和规格有关,选择支持挂载的规格才会显示此参数。可以在创建完成后在
镜像的部署参数。 计算规格选择 - 按需选择计算规格。单击“选择”,在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制,单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 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 Gal
HBM单比特错误隔离内存页数量 NPU卡HBM单比特错误隔离内存页数量 count ≥0 instance_id,npu 18 npu_hbm_double_bit_isolated_pages_cnt HBM多比特错误隔离内存页数量 NPU卡HBM多比特错误隔离内存页数量 count
FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,
FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,
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在ModelArts控制台查看监控指标 在总览页查看ModelArts监控指标 在ModelArts控制台的总览页,支持查看生产概况(即总体作业运行数量)、资源占用情况、训练作业资源利用情况。您可以单击生产概况的链接、资源池名称、训练作业,跳转到对应界面查看更多详情。 图1 总览页查看监控信息 在总览
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_PROFIL
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:启动训练脚本新加DO_PROFILER=1和
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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_PROF