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cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1
00 镜像发布到SWR, region:西南-贵阳一, 从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch2.3.1 MindSpore:MindSpore 2.4.0
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,目录下可存放项目所需代码、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。
nci7。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 容器不能挂载到/
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3 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
0528150158-b521cc0 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.5 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC2 如果用到CCE,版本要求是CCE
00 镜像发布到SWR, region:西南-贵阳一, 从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch2.3.1 MindSpore:MindSpore 2.4.0
nci7。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 容器不能挂载到/
0606190017-b881580 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.5 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC2 如果用到CCE,版本要求是CCE
查询支持的服务部署规格列表。 查询专属资源池列表 查询专属资源池列表。 资源管理接口 表13 配置管理 API 说明 查询OS的配置参数 获取ModelArts OS服务的配置参数,如网络网段,用户资源配额等。 表14 插件模板管理 API 说明 查询插件模板 获取指定插件模板的详细信息。
"DI-job-202412022313-hlyh5", "type" : "train", "namespace" : "os-pool-train-d910b-memarts1-1ccf4b30179b", "status" : "Running",
nci7。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 容器不能挂载到/
0727152329-0f2c29a 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0 MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时,使用存储在OBS的数据时,数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中,“表格”类型的数据集,支持从OBS
0829092203-4ccf328 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore:MindSpore 2.3.0
export HCCL_DETERMINISTIC=TRUE 固定随机数范围 seed_all函数可固定随机数的范围如下表所示。 API 固定随机数 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 禁止Python中的hash随机化。 random.seed(seed)
根据版本切分比例筛选数据集。例如:“0.0,1.0”,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。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 根据数据集发布的版本格式筛选数据集,过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下:
nci7。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 容器不能挂载到/
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的,会导致频繁的容器镜像构建操作。
nci7。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${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。 容器不能挂载到/