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olicy 用于更新Notebook实例的自动停止时间。 OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。 ModelArts modelarts:notebook:umountStorage modelarts:notebook:getMountedStorage
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下,使用openssl工具进行完整性校验,Workflow SDK校验示例如下: openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
启节点操作。 当资源池处于驱动升级状态时,该资源池无法进行重启节点操作。 节点重启成功后,可能出现短暂不可用现象,是正在拉起业务服务及健康检查,请耐心等待。 删除/退订节点: 如果是“按需计费”的资源池,您可单击操作列的“删除”,即可实现对单个节点的资源释放。 如果想批量删除节点
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
1.0-cann7.0.0”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考快速配置ModelArts委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。
FlashAttention和MatMul两类算子,导致这两类算子的计算性能劣化,从而影响了整体的训练性能。按照html中给出的建议,需要检查8号卡和60号卡对应节点的温度和最大功率。 图5 性能分析报告展示 图6 计算维度节点降频问题 图7 节点降频及其影响算子 父主题: 基于
当使用完全自定义镜像创建训练作业时,“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行,否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
步骤3:在模型体验使用模型服务:在模型体验页面,体验部署的模型服务,进行对话问答。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到与OBS、SWR等服务交互,首次使用Model
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态,动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前,需先安装相关依赖。 pip install
restartPolicy: OnFailure 根据config.yaml创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况,执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{po
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7 Ubuntu20.04.6可能有兼容性问题,请优先使用低于该版本的操作系统。 不满足以上镜像规范,所制作的镜像使用可能会出现故障,请用户检查镜像规范,并参考Notebook自定义镜像故障基础排查自行排查,如未解决请联系华为技术工程师协助解决。 操作流程 准备一台Linux环境,这里以ECS为例。
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统: 根据用户的阅读偏好和历史行为,智能推荐相关新闻,增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具: 为分析师提供自动分类的新闻数据,便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集:获取新闻数据集,并上传到OBS。
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务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后,单击“启动作业”。 在“订单信息确认”页
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执行如下命令,根据“config.yaml”创建并启动pod。容器启动后会自动执行训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 执行如下命令,检查pod启动情况。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod 图3 启动成功的回显 执行如下命令,