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Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 (可选)配置驱动 (可选)配置镜像预热
Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
详细操作请参考VS Code一键连接Notebook。 步骤2:安装Python插件以及配置入参 打开VS Code工具,单击“Extensions”,搜索python,然后单击“Install”。 图3 安装Python 输入Ctrl+Shirt+P,搜索“python:select
如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源? 用户可以在Notebook开发环境中自行安装开发依赖包,方便使用。常见的依赖安装支持pip和Conda,pip源已经配置好,可以直接使用安装,Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本(在scripts_modellink下)和配置(在examples/config下),并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”,打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。 # shell conda create
据用户自己的需求自行配置。该方式只做目录的编排,不会自动创建新的目录。 输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工
服务部署 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘,ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式,说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档。
容器调用接口:根据实际情况配置容器调用接口。 健康检查:保持默认。如果镜像中配置了健康检查则按实际情况配置健康检查。 图1 模型配置参数 单击“立即创建”,进入模型列表页,等模型状态变为“正常”,表示模型创建成功。 使用模型部署在线服务 登录ModelArts管理控制台,进入“模型部署 >在线服
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
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