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(可选)配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能,镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好,在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 单击资源池名称,进入资源池详情。 单击左侧“配置管理”。
计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。
将AI应用部署为服务时,根据数据集大小评估模型的计算节点个数,根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应用可选择按需计费,也可根据业务类型和需求购买套餐包。
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。 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。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。
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,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。
继续运行 完成数据的确认之后,返回新版自动学习的页面,在数据标注节点单击“继续运行”,工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图3 继续运行 父主题: 使用自动学习实现声音分类
一个是模型列表对象,另一个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。
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: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点(即没有被纳管到资源池中的节点),您可在“专属资源池 > 弹性集群 >节点”下查看此类节点的相关信息。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值,再执行脚本。