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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。
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。
数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机。 RoCE:RDMA over Converged Ethernet(RoCE)是一种网络协议,允许应用通过以太网实现远程内存访问。 IB:InfiniBand (IB) 是一种高性能计算机网络通信协议,专为高性能计算和数据中心互连设计。
专属资源池:专属资源池提供独享的计算资源,不与其他用户共享,资源更可控。使用ModelArts Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时,可以使用Standard专属资源池的计算资源。使用前,您需要先购买创建一个专属资源池。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。
在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”。 执行如下操作,启动或停止弹性节点Server。 启动弹性节点Server:单击“启动”。只有处于“已停止/停止失败/启动失败”状态的弹性节点Server可以执行启动操作。 停止弹性节点Server:单击“停止”,在弹出的
再次单击“退订”,完成包年/包月资源的退订操作。 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点(即没有被纳管到资源池中的节点),您可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 针对游离节点,可以通过以下方式释放节点资源: 如果是“包年/包月”且资源未到期的节点,您可单击操作列的“退
properties 节点的属性信息 否 dict policy 节点的执行策略,主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy depend_steps 依赖节点的列表,该字段决定了DAG的结构,也决定了节点执行的顺序 否 Step或者list[Step]
中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口,跟踪计算图中算子的
从数据标注节点依次运行到服务部署节点。该段时间不需要用户做任何操作。 当工作流运行到“服务部署”节点,“服务部署”节点会变成橙色,双击“服务部署”节点。在服务部署页签中,可以看到状态变为了“等待输入”。 需要选择填写以下两个参数,其他参数均为默认值,保持不变。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格。
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力,条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn
业务失败&硬件正常 隔离故障节点后,系统会在新的计算节点上重新创建训练作业。如果资源池规格紧张,重新下发的训练作业会以第一优先级进行排队。如果排队时间超过30分钟,训练作业会自动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资
cpu.8ud(8vCPUs 16GiB),计算节点个数为2个,并在9:30:00升配增加2个节点(升配后共4个节点),那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00,按照2个计算节点个数计费。 第二条对应9:30:00 ~
您需要为每个计费周期预先付费,计费公式如表2所示。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 计算资源 实例规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 请参见ModelArts价格详情中的“规格价格”。 上述示例配置的费用计算如下: 包年/包月专属资源池费用 = 1,750 * 1 * 2 = 3,500
Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。 根据节点功能选择相应的代码模板,进行内容的补充。
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
ModelArts通过对DB的数据进行备份,保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。 开发环境故障恢复 针对用户创建的Notebook计算实例,后台计算节点故障后会立即自动迁移到其他可用节点上,实例状态会自动恢复。针对数据存储部分,提供了云硬盘存储挂载方式。云硬盘提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,数据持久性高达99