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删除maos-node-agent的pod(重启pod)。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts上重置节点。 CCE页面上配置中心修改默认调度器为volcano。 该方案的缺点:后续对ModelArts的节点做相关操作如重置、升级驱动等可能会出现节点异常无法启动的情况。 父主题:
不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时,如果使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型,则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像
查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数,如网络网段,用户资源配额等。 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
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
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String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下: true:执行成功 false:执行失败 请求示例 创建数据集标签。设置标签名称为“Cat”,物体检测标签的默认形状为“bndbox”。
参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记,失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记,running时触发。 请求示例 创建Workflow定时调度。设置类型为“time”,动作为“run”,调度策略on_failure
描述 auto_sync_dataset 否 Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:团队标注任务的标注结果自动同步至数据集(默认值) false:团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 data_sync_type 否 Integer
确保ECS绑定了弹性公网IP,且对应配置正确(入方向放开TCP协议的3000端口,出方向全部放通)。设置如下: 单击ECS服务器名称进入详情页,单击“安全组”页签,单击“配置规则”。 单击“入方向规则”,入方向放开TCP协议的3000端口,出方向默认全部放通。 在浏览器中输入“http
创建训练任务 针对专属池场景,应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作
优先级任务的时候,需要能比低优先级任务更快进入排队队列。 在资源使用高峰期,用户可以通过提供或降低训练作业的优先级,来动态调节作业的执行顺序,保障关键业务的及时运行。 约束限制 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
已订阅的资产。 我的案例 展示个人发布的资产案例和已订阅的资产案例。 “我的发布”:可以查看个人发布的案例信息。 “我的订阅”:可以查看个人订阅的案例信息。 我的AI说 展示个人发布的技术文章列表,可以查看文章浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“删除”可以管理已发布的技术文章。
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
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pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore