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动作,理论上该动作是cloudinit中的脚本在创建时自动执行的,可能是由于安装脚本没有注入userdata或者注入了但未执行。 经查看是由于userdata未执行,可能原因为服务器A制作镜像时没有清理残留目录导致,即: 镜像里面“/var/lib/cloud/instances
6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图2 SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务器。具体过程请参考ECS文档购买一个Linux弹性
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分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同
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使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
guided-decoding 什么是guided-decoding Guided Decoding是一种用于生成文本的策略,通过提供额外的上下文或约束,来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务,通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。
-annotations/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object
container size (30G) is greater than the threshold (25G)”,镜像创建失败。 原因分析 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
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字,如果用户创建文件夹命名为checkpoints,则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints,或者新
5T空间用完了。 云上训练磁盘空间一般指如下两个目录的磁盘空间: “/”根目录,是docker中配置项“base size”,默认是10G,云上统一改为50G。 “/cache”目录满了,一般是3.5T存储空间满了,具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。
ep的计算耗时、通信耗时和空闲耗时。基于该表格,通常关注计算耗时(compute)和空闲耗时(free)这两列,可以初步分析当前瓶颈点是计算还是任务下发,以及是否存在计算快慢卡和下发快慢卡。如下图所示,可以看到8号卡的计算耗时明显大于其他卡,因此8号卡的“短板效应”将会拖慢集群的
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
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MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具,其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze,并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化,能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议。