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String 模型名称,名称只能字母,中文开头,为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符,支持1-64个字符。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。
'/cache/hdf_tmp' file_name = os.path.basename(path_or_buf) mox.file.make_dirs(tmp_dir) local_file = os.path.join(tmp_dir, file_name)
的资源,“/cache”与代码目录共用10G,会造成内存不足,请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题: 硬盘限制故障
在“数据处理”页面,单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
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
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'}
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应
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
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
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" :
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'))
--tensor-parallel-size:并行卡数。 --gpu-memory-utilization:0~1之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config
处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行: os.system('pip list') 然后运行训练作业,查看日志中是否有所需要的模块。 父主题: 业务代码问题
String 模型名称,名称只能字母,中文开头,为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符,支持1-64个字符。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。
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-zlncn", "creationTimestamp" : "2022-09-16T05:32:44Z"
runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。