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从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为模型,并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型,需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求,详细说明请参
x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像,推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后,安装D
是否必选 参数类型 描述 script 否 String 自定义脚本内容(base64编码)或脚本绝对路径。 type 否 String 脚本类型: COMMAND script中需要指定脚本内容(base64编码)。 SCRIPT 默认值,script中需要指定脚本路径。 响应参数
本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="您的
选择EulerOS;ECS服务器确保可以访问公网,用于获取镜像和构建镜像。 图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下: 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器,进入ECS终端界面。创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录
选择EulerOS;ECS服务器确保可以访问公网,用于获取镜像和构建镜像。 图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下: 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器,进入ECS终端界面。创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录
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x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
users遵循了Huggingface的“single-file policy”的设计原则,它的三个主要模块Pipeline、Schedulers和预训练模型中,Pipeline和Schedulers都完全遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐直接复
从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow Ten
从管理控制台总览页进入,展示CodeLab首页。 图2 CodeLab首页 常用功能。 CodeLab的界面依托于JupyterLab,其相关的常见功能与JupyterLab相同。 常用操作指导可参见JupyterLab操作指导:JupyterLab常用功能介绍。 由于CodeLab的存储为系统默认路径,
并包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 Job Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源,分为“常用框架”和“自定义镜像”两种,二者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎,当前支持的引擎列表请参见ModelArts支持的预置镜像列表。
选择EulerOS;ECS服务器确保可以访问公网,用于获取镜像和构建镜像。 图3 购买ECS ECS服务器挂载SFS Turbo ECS服务器中手动挂载SFS Turbo步骤如下: 用户可通过CloudShell或SSH等方式登录并访问ECS服务器,进入ECS终端界面。创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录
x86_64架构的主机,操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat gpustat -cp -i 使用Ctrl+C可以退出。 使用python命令 执行nvidia-ml-py3命令(常用)。 !pip install nvidia-ml-py3 import
依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使用默认的anaconda(kernel依赖的python环境)的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
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通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)