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m为例,填入弹性公网IP,登录节点。 图7 登录节点 方式2:通过华为云自带的远程登录功能 使用华为云账号登录CCE管理控制台。 在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8 节点管理 单击“远程登录”,在弹出
创建资源池时作业类型选择了推理服务,资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突,导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建,该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。 处理方法 选择其他网段的ModelArts网络重建资源池即可解决网段冲突问题。
属资源池的使用时间。 在ModelArts控制台续费 包年/包月的Standard专属资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池在购买成功后支持手动续费操作。 弹性集群Cluster:在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Clus
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 将其中一个节点设为头节点 ray start --head --num-gpus=8 # 在其他节点执行 ray start --address='10.170.22.18:6379' --num-gpus=8
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 将其中一个节点设为头节点 ray start --head --num-gpus=8 # 在其他节点执行 ray start --address='10.170.22.18:6379' --num-gpus=8
ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 将其中一个节点设为头节点 ray start --head --num-gpus=8 # 在其他节点执行 ray start --address='10.170.22.18:6379' --num-gpus=8
昇腾系列AI处理器的Physical ID。 device_type 昇腾系列AI处理器类型。 gpu_uuid 节点上GPU的UUID。 gpu_index 节点上GPU的索引。 gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port
诊断。 容错能力强,故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级、容器级,多级故障恢复,保障千卡作业稳定训练。 多种资源形态 集群模式,开箱即提供好Kubernetes集群,直接使用,方便高效。 节点模式,客户可采用开源或自研框架,自行构建集群,更强的掌控力和灵活性。
隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二:环境预检测失败、硬件无故障,系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三:环境预检测成功并进入用户业务阶段,硬件检测出现故障并且用户业务非正常退出,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。
(可选)配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能,镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好,在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器,使用A节点制作镜像,用于在CCE纳管裸金属服务器时,使用该镜像,但是纳管后发现服务器A纳管失败,剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过cloudinit
选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中,根据您需要的属性类型,例如名称、状态、当前节点、启动时间、运行时长或标签等,过滤出相应的工作流。 图1 属性类型 单击搜索框右侧的按钮,可设置Workflow列表页需要展示的内容和展示效果。
部署或升级时出现该提示,可能原因是选择的计算节点规格内存太小,无法满足应用部署,请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示,可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时
需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载。 节点存储。多个容器可能会共享这一个存储,会存在写冲突的问题。 Pod删除后,存储不会清理。 使用主机路径 OBS 适用于训练数据集的存储。 对象存储。常用OBS SDK进行样本数据下载。存储量大,但是离节点比较远,直接训练速度会比较慢,通常会先
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在
(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
的“总条数”数量不一致,请刷新重试。 在各模块资源监控页签查看ModelArts监控指标 训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存
使用自定义镜像创建训练作业,训练作业的“状态”一直处于“运行中”。 原因分析及处理办法 日志打印如下内容,表示自定义镜像的CPU架构与资源池节点的CPU架构不一致。 standard_init_linux.go:215: exec user process caused "exec
训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待
分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据,表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。