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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码
这种报错一般是因为所用镜像系统引擎和构建镜像的系统引擎不一致引起的,例如使用的是x86的镜像却标记的是arm的系统架构。 可以通过查看AI应用详情看到配置的系统运行架构。基础镜像的系统架构详情可以参考推理基础镜像列表。 父主题: AI应用管理
如果未输入该参数,系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本,格式需为“数值.数值.数值”,其中数值为1-2位正整数。版本不可以出现以0开头的版本号形式,如“01.01.01”等。 publish 否 Bool 是否发布模型。
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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
表44 Resource 参数 参数类型 描述 policy String 训练作业资源规格模式,可选值如下:“regular”、“economic”、“turbo”。 flavor_id String 训练作业选择的资源规格ID。
根据不同的操作系统选择不同的安装包。 创建Notebook实例。 登录ModelArts控制台,单击左侧导航“开发空间 > Notebook”,然后单击“创建”。
该YAML用于管理Prometheus的配置,部署Prometheus时通过文件系统挂载的方式,容器可以使用这些配置。
原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。)
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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
扩缩容完成后,节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ时,可指定扩缩容完成后节点的可用区分布。 图1 资源配置(单节点方式) 若购买资源池时,节点数量采用整柜方式购买(部分规格支持),则在扩缩容时为整柜方式扩缩容,目标节点总数等于“数量*整柜”。
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。 ${image_name}:代表镜像地址。
内存不足如何处理? 问题现象 在部署或升级在线服务时,如果部署或升级失败,并且在事件中出现如下类似提示。 图1 内存不足提示样例1 运行中服务出现告警时,在事件中出现建议:内存不足,请增加内存。 图2 内存不足提示样例2 原因分析 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
功能总览 功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型
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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
Windows系统建议使用Postman。 方式二:使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三:使用Python语言发送预测请求。 方式四:使用Java语言发送预测请求。