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TaskStatuses 参数 参数类型 描述 task String 训练作业子任务名称。 exit_code Integer 训练作业子任务退出码。 message String 训练作业子任务错误消息。 表7 RunningRecord 参数 参数类型 描述 start_at
mode String 节点亲和的方式，required表示强亲和，服务实例只能调度到指定节点，指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和，服务实例倾向于调度到指定节点，指定节点不满足调度条件，则会调度到其他节点。 pool_infos Array of AffinityPoolInfo
具体使用到该功能时，才会发生问题。例如，用户在创建训练任务时打开了“消息通知”，该功能依赖SMN委托授权，但只有训练任务运行过程中，真正需要发送消息时，系统才会“出错”，而有些错误系统会选择“忽略”，另一些错误则可能导致任务直接失败。当您做深入的“权限最小化”限制时，请确保您在M
E_FILE进行分布式训练？ 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？ Moxing安装文件如何获取？ 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买，需要提前联系客户经理申请开通资源规格，预计1~3个
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表
在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型需要重新加载，服务恢复时间长的问题亟待解决。 为了应对如上诉求，ModelArts推理平台针对性给出解决方案，用于支持大模型场景下的模型管理和服务部署。
ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务（例如：创建Notebook、训练作业、推理在线服务）时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务。 使用流程
如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡，您可以直接安装infiniband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16
基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务
功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite功能介绍 AI Gallery功能介绍
日志提示“no socket interface found” 问题现象 在pytorch镜像运行分布式作业时，设置NCCL日志级别，代码如下： import os os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO" 会出现如下错误： job0879f61e-jo
TaskStatuses 参数 参数类型 描述 task String 训练作业子任务名称。 exit_code Integer 训练作业子任务退出码。 message String 训练作业子任务错误消息。 表6 RunningRecord 参数 参数类型 描述 start_at
ModelArts支持对接标签管理服务TMS，在ModelArts中创建资源消耗性任务时，可以为这些任务配置标签，通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有：创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts Standard专属资源池。
是 String 节点亲和的方式，required表示强亲和，服务实例只能调度到指定节点，指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和，服务实例倾向于调度到指定节点，指定节点不满足调度条件，则会调度到其他节点。 pool_infos 否 Array of AffinityPoolInfo
在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能
相连接，让数据工程师能便捷地使用Notebook进行大数据开发，以及如何在DataArts Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。 白名单
device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未达到50G，只有默认的10GB，导致作业训练失败。 实际存储空间足够，却依旧报错“No
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练作业环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS环境变量
（推荐）解决方案一（按需使用volcano调度器）： CCE页面上修改默认调度器为kube-scheduler。 删除maos-node-agent的pod（重启pod）。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts页面上重置节点。 该方案的缺点：用户新建负载时需要手动指定调度器为volcano，参考指导。
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