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smn:topic:publish obs:object:PutObject obs:object:GetObject obs:object:GetObjectVersion obs:bucket:HeadBucket obs:object:DeleteObject obs:object:GetObject
多机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
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。 调用创建Notebook实例接口创建一个Notebook实例。 调用查询Notebook实例详情接口根据Notebook实例的ID查询实例的创建详情。
用以下命令启动任务即可: bash –x /opt/run.sh 把run.sh放到/root目录,可以在原镜像里增加一层,这一层就只是COPY这个run脚本。在基础镜像里可以一起把obsutil安装、配置好。参考如下dockerfile: FROM $your_docker_image_tag
Notebook删除后,此权限策略不会被删除。 对象存储服务OBS 说明: OBS对象存储为白名单功能,如需使用,请联系华为技术支持开通。 仅支持挂载同一区域下的OBS对象存储。 在开发环境中做大规模的数据上传下载时,可以通过OBS桶做中转。 存储成本低,吞吐量大,但是小文件读写
ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置,后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地,在代码中使用local_data_path代表训练输入位置 #mox.file
原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中,不要删除相应OBS目录下的对象,否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。 查看训练作业的“日志”,出现报错“CUDA
ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时,正确的下载逻辑如下: import
GPU业务迁移至昇腾训练推理 ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
由于本实例采用的都是FP16的模型,相应模型建议都只下载FP16的,节约下载和传送时间。 图1 下载SDXL模型包并解压 获取controlnet模型包并解压到/home/ma-user目录下。提供2种模型包下载方式。 模型包直接下载(如果不能访问HuggingFace官网,推荐此方式) 下载到容器/home/ma-user目录下后,解压。
“文本生成”之外的类型(即自定义模型),则模型文件必须满足自定义模型规范(推理)才支持模型自定义推理。 当使用自定义镜像部署推理服务时,要确认镜像是否满足自定义镜像规范,否则无法成功完成推理服务的部署。 部署推理服务 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需
正确。 处理方法 AI应用的端口没有配置,默认为8080,如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号,需要在部署AI应用时,配置对应的端口号,使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请见裸金属服务器环境配置指导,使用ModelArts提供的基础容器镜像请见容器环境搭建。 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
-p | grep net.ipv4.ip_forward 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}参见表1。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: cd ${MA_JOB_DIR}/demo && python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传至当前实例容器中,即在“Terminal”中的“~/work”目录下。 父主题: 文件上传下载
一个帐户最多创建10个Notebook。 注册镜像。登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录Mo
swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间,UTC毫秒。 visibility
PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 从0制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) MPI 镜像制作 自定义镜像训练 -
ipts/obs_pipeline.sh,具体修改代码内容以及位置,如下所示。 训练作业中存在2个代码目录,一个是从OBS上传到ModelArts Standard训练容器中的代码目录OBS_CODE_DIR,一个是后续构建新镜像步骤ECS中构建新镜像(二选一)中镜像的代码目录CODE_DIR。修改代码如图1。