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资源池推理服务一直初始化中如何解决 问题现象 创建资源池时作业类型选择了推理服务,资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。
在训练作业时,需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型。请您通过如下方式加载: 通过如下代码,您可以查看所有的参数。
参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法参考Session鉴权。
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。
info = job_instance.get_job_metrics(task_id="worker-0") print(info) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session
影响模型Loss收敛的原因是多方面的:首先,数据问题可能导致不收敛,例如数据预处理不完善;其次,模型的训练超参数也同样会导致类似的情况;另外,网络随机参数初始化差异以及典型场景(例如Dropout和数据集Shuffle等操作)都可能在训练阶段Loss层面引入误差;再者,模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况
log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权
处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时,建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”,以避免创建作业失败。 父主题: 云上迁移适配故障
warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。
18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING,审核作业正在运行中。 20 JOBSTAT_CHECK_RUNNING_COMPLETED,审核作业已经完成。
提示当前专属资源池未初始化开发环境,请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池,需要初始化环境才能用于创建Notebook。 解决方法 请到专属资源池页面初始化开发环境。 进入“专属资源池”页面,单击目标资源池“操作”列的“更多 > 设置作业类型”。
session 是 Object 会话对象,初始化方法见Session鉴权。
在创建AI应用时配置健康检查延迟时间,保证容器服务的初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。 父主题: 在线服务
Session初始化。
MindSpore LiteModel对象,通过在OnnxStableDiffusionImg2ImgPipeline中增加mindir模型初始化函数,然后在pipeline类的__init__方法调用该函数,在pipeline初始化的时候直接初始化模型。
Estimator初始化。
优点:支持深度自定义环境安装,可以方便的替换驱动、固件和上层开发包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 缺点:资源申请周期长,购买成本高,管理视角下资源使用效率较低。
__getitem__.0 在forward阶段的第一个输入存在偏差,追溯输入来源发现是torch.randint()函数在device侧随机初始化(下图第214行),由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定,先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。
Dataset session = Session() Dataset.delete_dataset(session, dataset_id="68ZXdK6CZwgvUICOOdC") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见
资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常