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d资源。 对于逻辑资源池,需要开启节点绑定后才能进行驱动升级,请提交工单联系华为工程师开启节点绑定。 驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”页面。 在资源池列表中,选择需要进
GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 推理业务迁移评估表 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook 管理Notebook实例 使用CodeLab免费体验Notebook ModelArts CLI命令参考 在Notebook中使用Moxing命令
求。如果有精细化权限管理的需求,可以自定义权限按需设置。 IAM用户 如果已获得委托授权,则可以在权限管理页面中查看到已获得的委托授权信息。 如果未获得委托授权,当打开“访问授权”页面时,ModelArts会提醒您当前用户未配置授权,需联系此IAM用户的管理员账号进行委托授权。 快速添加授权
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”。 指定时长:设置作业运行几小时后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明:
APP认证管理 获取APP列表 创建APP 查询APP详情 删除APP 增加AppCode 重置AppCode 删除AppCode 重置AppSecret 获取用户绑定APP的api列表 注册API并授权给APP 删除API 授权API至APP 更新API授权 解除API对APP的授权
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
AI应用管理 查询模型runtime 查询AI应用列表 创建AI应用 查询AI应用详情 删除AI应用
Standard权限管理 ModelArts权限管理基本概念 权限控制方式 典型场景配置实践 FAQ
管理标注作业 查看标注作业 在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”,进入数据标注页面。 在“我创建的”页签,可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的
者能够调用API接口。 AppCode的获取方法:单击AI Gallery页面右上角“我的Gallery”,在左侧菜单栏选择“鉴权管理”。在“鉴权管理”中单击“创建AppCode”,填写描述信息后,即可在列表中显示新增的AppCode。 说明: 推理服务只能使用计算规格所在区域的AppCode进行认证鉴权。
“我的订阅”:可以查看个人订阅的算法信息,如发布者、应用控制台、剩余配额等。通过右侧的“取消订阅”或“找回订阅”可以管理已订阅的算法。取消订阅后,ModelArts管理控制台算法管理模块-我的订阅列表中将不再展示该算法。已取消订阅的算法可以找回订阅,并在原配额约束下可以继续使用该算法。 我的资产
求。如果有精细化权限管理的需求,可以自定义权限按需设置。 IAM用户 如果已获得委托授权,则可以在权限管理页面中查看到已获得的委托授权信息。 如果未获得委托授权,当打开“访问授权”页面时,ModelArts会提醒您当前用户未配置授权,需联系此IAM用户的管理员账号进行委托授权。 添加授权
刷新页面,等待几分钟。 由于出现此错误,常见原因是内存占用满导致的,您可以尝试使用如下方法,从根本上解决错误。 方法1:将Notebook更换为更高规格的资源。 方法2:可以参考如下方法调整代码中的参数,减少内存占用。如果代码调整后仍然出现内存不足的情况,请使用方法1。 调用sk
停止服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入批量服务管理页面。您可以单击“操作”列的“停止”,停止服务。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入批量服务管理页面。单击目标服务名称,进入服务详
待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一:打通VPC 通过打通VPC,可以方便用户跨VPC使用资源,提升资源利用率。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
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C:\Users\xxx>python --version Python *.*.* 执行命令pip --version,确认Python通用包管理工具pip已经存在。 C:\Users\xxx>pip --version pip **.*.* from c:\users\xxx\app