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如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时,您可以删除数据处理任务。 请注意,数据处理任务删除后不可恢复,请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业,您可以单击操作列的“删除”,删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
exe文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd
log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录(OBS)。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件,则对应的父级目录也不会上传。因此,PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的,而不是按rank id存储的(这是区别于MindSpore的)。目前,PyTorch NPU并不依赖rank
一个自由灵活的AI应用创建方式,您可以基于AI Gallery上提供的基础能力,发挥您的创造力,通过自定义代码的形式,自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中,加粗的代码为必须保留的内容。 import
使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路
具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中,CPU只负责算子的下发,而NPU负责算子的执行,算子下发和执行异步发生,性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下,算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面,理想情况下CPU侧算
甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含m
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。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突,导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建,该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。 处理方法
出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了,一般情况Notebook会自动重启的,如果没有自动重启,创建一直失败,请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成,在ModelArts镜像管理注册时,“架构”和“类型”需要和源镜像保持一致。 图2 注册镜像 父主题:
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在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片,是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群,可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存,其余目录下内容会被清理。例如:用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等,在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置,具体操作请参考保存Notebook实例。