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通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。
通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。
通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。
原因分析 节点磁盘不足,镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像,减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题,请联系系统管理员处理。 父主题: 服务部署
*节点 & 8*Ascend 1*节点 & 2*Ascend cutoff_len=8192 sft lora per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend 1*节点 & 4*Ascend 父主题: 训练脚本说明
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。
原因分析 出现该问题的可能原因如下: 如果在此之前是有进行数据复制的,每个节点复制的速度不是同一个时间完成的,然后有的节点没有复制完,其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。
表1 参数说明 参数名称 说明 “部署方式” 可选择“节点”、“节点组”或“资源池”。 节点:可选ModelArts边缘节点和IEF边缘节点。请指定“边缘节点类型”和“选择边缘节点”。 节点组:在IEF创建的铂金版实例的边缘节点组。
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。
创建资源池时,只能选择界面提供的“未售罄”节点规格进行创建。专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源,但是无法使用账号下购买的ECS,作为ModelArts专属资源池。 父主题: Standard资源池
当前支持“按节点比例”和“按节点数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的节点数量为“节点比例*资源池节点总数”。 按节点数量:每批次驱动升级的节点数量为设置的节点数量。
监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况,最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时,会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一:如果训练作业使用多个计算节点,可以通过实例名称的下拉框切换节点。
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法,构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一:安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法,您可根据使用习惯选择。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
问题现象2 分布式训练的日志中,发现有的节点含有GDR信息,而有的节点无GDR信息,导致卡死的原因可能为GDR。
当前支持“按节点比例”和“按节点数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的节点数量为“节点比例*资源池节点总数”。 按节点数量:每批次驱动升级的节点数量为设置的节点数量。
访问边缘服务 访问边缘服务 当边缘服务和边缘节点的状态都处于“运行中”状态,表示边缘服务已在边缘节点成功部署。 您可以通过以下两种方式,在能够访问到边缘节点的网络环境中,对部署在边缘节点上的边缘服务发起预测请求。
操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。