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客户端上传镜像,是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
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制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
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Standard专属资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗? 在ModelArts中1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么? ModelArts中的作业为什么一直处于等待中? ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池?
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo H
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镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么? 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败? 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗? 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts
使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get ecs:serverKeypairs:delete ecs:serverKeypairs:create 为开发环境Notebook实例配置登录密钥。
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
在线服务列表页面单击“名称/ID”,进入在线服务详情页面。 单击CloudShell页签,选择模型版本和计算节点,当连接状态变为时,即登录实例容器成功。 如果遇到异常情况服务器主动断开或超过10分钟未操作自动断开,此时可单击“重新连接”重新登录实例容器。 图5 CloudShell界面 部分用户登录Cloud S
方式二:使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式,仅支持Body体12M以内,12M以上的请求,需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步,避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外,还会校验该时间值与网关收到请求的时间差,如果
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
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是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS Turbo,如果挂载失败,则表示SFS Turbo异常。 是,联系SFS服务的技术支持处理。 否,联系ModelArts的技术支持处理。
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程,并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip
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查询镜像详情 功能介绍 查询镜像详情。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/images/{id}
使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码,通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。 开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示: