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Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时,可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。
sudo kill -9 <进程ID> 方法2: 如果方法1执行后无法消除D+进程, 请尝试重启服务器。 父主题: Lite Server
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具,如果您不需要使用这些工具,可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件,文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler
如果本地未安装SDK,可参考(可选)本地服务器安装ModelArts SDK安装;如果本地已安装,则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见(可选)Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后,即可开始使用。
后付费 按照云服务器实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费,按小时结算。
BMS BMS FullAccess 镜像服务IMS IMS FullAccess 数据加密服务DEW DEW KeypairReadOnlyAccess 虚拟私有云VPC VPC FullAccess 弹性云服务器ECS ECS FullAccess 弹性文件服务SFS SFS
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码
MoXing Framework功能介绍 MoXing Framework模块为MoXing提供基础公共组件,例如访问华为云的OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器
ECS BMS EVS DEW ecs:cloudServers:create ecs:cloudServers:delete ecs:cloudServers:get ecs:cloudServers:start ecs:cloudServers:stop ecs:cloudServers
实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 单实例流量限制(QPS) 设置单实例的QPS,可以参考QPS的推荐值说明设置待部署模型的QPS值。
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 包含了本教程中使用到的模型训练代码
准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 问题现象 以Chrome浏览器为例,同一张图片,第一次标注时,右上角弹窗提示标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列表