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当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 #
当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 #
当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
(可选)配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,为确保GPU/Ascend资源能够正常使用,需要配置好对应的驱动。 Cluster支持两种配置驱动的方式: 方式一:购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 方式二:通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级
专属资源池用户资源独享,在资源充足的情况下,作业是不会排队的;而公共资源池使用共享资源,在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络,在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如,在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池,训练作业创建成功后,支持在训练时访问SFS中的数据。
当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时,需配置训练作业节点间SSH免密互信,否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置,本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自定义镜像,使用的训练框架是MPI或Horovod。
'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中,系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称,导致参数无法解析,日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义,代码示例如下: parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx'
资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择所需GPU规格。 计算节点个数:选择需要的节点个数。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保持相同的启动命令,云上挂载路
在单卡环境下,执行一个Epoch训练任务,GPU和NPU训练叠加效果如下: 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图,蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下,Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题: 精度对齐
max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
访问公网的目的。 使用华为云账号登录CCE管理控制台。 找到购买Cluster资源时选择的CCE集群,单击名称进入CCE集群详情页面,单击“节点管理”页签,在“节点”页签中单击需要登录的节点名称,跳转至弹性云服务器页面。 图1 节点管理 绑定弹性公网IP。 若已有未绑定的弹性公网
创建模型时,如果是从OBS中导入元模型,则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景,如果是多模型场景(例如含有多个模型文件)推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型,制作自定义镜像。
虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根
镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit,再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Commit都会带来额外的一些开销,层数越多镜像越大,如果多次保存后就会有存储显示没那么大,但是镜像已经很大。镜像超大会导致加载的各种问题,所以这里做了限制
问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多
如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir}/saved_checkpoints(加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进行断点续训(暂停+启动场景),那么可以同时指定train_auto_resume
问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用,因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使