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针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。 上传镜像 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜
认关键参数。 “元模型来源”：系统自动选择“从训练中选择”。 “选择训练作业”：系统自动选择上一步创建的训练作业。 “AI引擎”：系统自动写入该模型的AI引擎，无需修改。 “推理代码”：系统自动放置推理代码到OBS输出路径，无需修改。 “部署类型”：默认选择“在线服务”。 参数填
容器盘空间默认划分为两块，一块用于存放容器引擎 (Docker/Containerd) 工作目录、容器镜像的数据和镜像元数据；另一块用于Kubelet组件和EmptyDir临时存储等。通过“指定磁盘空间”参数设置这两块分区大小的比例。容器引擎空间的剩余容量将会影响镜像下载和容器的启动及运行。
前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。
Interpreter，选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”，此时打开的命令行界面即为远端容器环境命令行。 进入引擎后，通过执行如下命令安装依赖包。 pip install spacy 父主题： 通过VS Code远程使用Notebook实例
可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装
必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“预置框架”，并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本。 如果引擎版本选择“自定义”，则需要配置“镜像”参数，选择自定义镜像用于训练作业。 镜像 仅当预置框架的引擎版本选择“自定义”时才显示该参数，且是必填参数。 容器镜像地址的填写支持如下方式。
型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。
针对调试中遇到的错误，可以直接在容器实例里修改，修改结果可以通过commit命令持久化。 上传镜像 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜
py”。 runtime 否 String 支持的运行环境。如果使用了model_type参数，则需要填该参数。不同引擎对应的runtime可参见支持的常用引擎及其Runtime。 input_params 否 params结构数组 模型推理输入参数列表，默认为空。如果已在模型
1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04（详见引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 训练支持的模型列表
size > 8000 max user processes > 1000000 gpu检查 gpu-check 使用gpu，且使用v2训练引擎时（北京四暂无） 检测到gpu 触发容错环境检测达到的效果 容错检查正常通过时，会打印检测项目的日志，表示具体涉及的检查项目成功。您可以通
在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径；训练输出选择对应的OBS路径。 训练代码完整示例 训练代码示例中涉及的代码与您使用的AI引擎密切相关，以下案例以Tensorflow框架为例。案例中使用到的“mnist.npz”文件需要提前下载并上传至OBS桶中，训练输入为“mnist
仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限，用于： 从自定义镜像导入。 从OBS导入时使用自定义引擎。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket obs:bucket:ListBucket
检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是c
检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是c
检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择containerd作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是c
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