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动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业,容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。(该功能即将上线) 容错检查详细介绍请参考: 开启容错检查 检测项目与执行条件
CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算。 image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name
ModelArts服务提供了业务异常行为感知能力。例如运营平台异常数据感知,安全日志集成等。 ModelArts服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户,恶意IP。 ModelArts服务具备攻击流量停止后,快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 ModelAr
Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch Analyse 迁移分析工具,可以使用工具扫描用户的训练脚本,识别出源码中不支持的torch API和cuda API信息。 包含在cann toolkit中。 分析工具使用指导 精度调优 msprobe
400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
可选值有: “asc”为递增排序,默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如训练作业名字,默认为空,字符串的长度为[0,64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间,默认值为“0”。
steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
远程实例,此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框,请根据提示选择正确的密钥。 密钥文件名不能包含中文字符。 图8 选择密钥文件 如果密钥选择错误,则弹出提示信息,请根据提示信息选择正确密钥。 图9 选择正确的密钥文件 当左下角显示如下状态时,代表实例连接成功:
shell python mslite_pipeline.py 图2 执行推理脚本 图3 MindSpore Lite pipeline输出的结果图片 父主题: 应用迁移
是否必选 参数类型 描述 service_name 否 String 服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),只能以英文大小写字母或者中文字符开头,名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 configs 是 JSON Array 本地服务运行配置。 表2 predictor
torchvision-0.9.1+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl “+”符号的URL编码为“%2B”,在上述网站中搜索目标文件名时,需要将原文件名中的“+”符号替换为“%2B”。 例如“torch-1.8.1%2Bcu111-cp37-cp37m-linux_x86_64
可选值。 “asc”为递增排序,默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如可视化作业名字,默认为空,字符串的长度为[0,64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间,默认值为“0”。
新版的预置训练引擎统一使用了Python3.7及以上版本。 新版镜像修改了默认的HOME目录,由“/home/work”变为“/home/ma-user”,请注意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32;
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。