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Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE = “1””时,可在日志中屏蔽mox的版本信息: import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"] = "1" 父主题: MoXing
work/user-job-dir/”目录下,因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件: import os os.system('bash /home/work/user-job-dir/code/test.sh') 将“test.py”文件上传至
配额管理 查询OS的配额
LogDir 参数 参数类型 描述 pfs PFSSummary object obs并行文件系统输出。 表29 PFSSummary 参数 参数类型 描述 pfs_path String obs并行文件系统路径url。 表30 DataSource 参数 参数类型 描述 job JobSummary
model目录下放置label.json文件,此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换未mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
ls/{pool_name}/nodes/batch-reboot { "nodeNames" : [ "os-node-created-vrvrq", "os-node-created-4jczv" ] } 响应示例 状态码: 200 OK。 { "job_id" :
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成,可以在启动脚本最前面加上如下代码,来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本
上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
根据版本切分比例筛选版本。根据逗号分隔最小和最大切分比例,筛选出切分比例在此范围内的版本,例如:“0.0,1.0”。说明:如果参数值为空或无该参数,系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 数据集版本格式。可选值如下: 0:默认格式 1:Carbon格式(仅表格数据集支持)
为异步推理模型,设置服务启动参数,配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关,选择了需要的模型及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题: 创建Workflow节点
执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生
import re import shutil import os import copy input_file_path = 'pixart-sigma-toy-dataset' input_json = os.path.join(input_file_path, 'InternData'
ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值,然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包,请您尝试如下方法先进行导包: import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题: OBS操作相关故障
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件? 训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?