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Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
若遇到加载到内核的nvidia进程循环依赖,无法从内核中卸载nvidia,此时执行reboot命令重启服务器即可。 安装NVIDIA-515和CUDA-11.7配套软件环境。具体步骤请参考GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7。
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
在完成运维操作后,华为云技术支持会主动关闭已获得授权,无需您额外操作。 重启节点 在节点的操作列,选择“更多>重启”,支持重启单个节点。也可以勾选节点名称,在节点列表上方单击“重启”,进行批量重启节点操作。重启节点将影响相关业务的运行,请谨慎操作。 添加/编辑/删除资源标签 资源标签用于方便管理资源的计费账单。
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
(推荐)解决方案一(按需使用volcano调度器): CCE页面上修改默认调度器为kube-scheduler。 删除maos-node-agent的pod(重启pod)。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts页面上重置节点。 该方案的缺点:用户新建负载时需要手动指定调度器为volcano,参考指导。
查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题: 训练管理(旧版)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1:准备训练数据 步骤2:订阅算法 步骤3:使用订阅算法创建训练作业 步骤4:创建AI应用 步骤5:部署为在线服务(CPU) 步骤6:清除资源 费用说明:本案例使用过程中,从AI
自动重启 选择是否打开“自动重启”开关。 开关关闭(默认关闭):表示不启用自动重启。 开关打开:表示当由于环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。 打开开关后,可以设置“最大重启次数”和是否启用“无条件自动重启”。 重启次数的取
导请参见设置断点续训练。 “重启次数”的取值范围是1~128,缺省值为3。创建训练后不支持修改重启次数,请合理设置次数。 勾选“无条件自动重启”后,只要系统检测到训练异常,就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 系统支持自动监控作业
Git插件,可连接此Notebook实例关联的Github代码库。 表2 插件栏常用插件说明 插件 说明 文件列表。单击此处,将展示此Notebook实例下的所有文件列表。 当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。 Git插件,可以方便快捷地使用Github代码库。 属性检查器。 文档结构图。 图14
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
“运行时长” 记录训练作业运行时长,是训练作业全生命周期中多次的k8s资源运行的时长总和。 “重启次数” 记录训练过程中时如果出现故障,作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标,更新训练作业的描述。 “作业优先级”
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi