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如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件? 训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-zlncn", "creationTimestamp" : "2022-09-16T05:32:44Z"
根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可
py > train.log 2>&1 & done 其中,train.py中设置环境变量DEVICE_ID: devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
code_dir = os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中,实际上训练脚本可以是任何来源,只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
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。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes/batch-delete { "deleteNodeNames" : [ "os-node-created-mnmcf" ] } 响应示例 状态码: 404 Not Found。 { "error_code" : "ModelArts
"2024-01-29T09:28:26Z", "labels" : { "os.modelarts.node/cluster" : "dly-lite", "os.modelarts.node/nodepool" : "nodepool-1"
文件,OBS接口不支持直接调用,需要分多个线程分段复制,目前OBS侧服务端超时时间是30S,可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox # 复制文件
__name__ == "__main__": state_npu_path = os.path.join("trainer_state_npu.json") state_gpu_path = os.path.join("trainer_state_gpu.json")
无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String 资源版本。可选值如下: os.modelarts.xxxxx/v2 kind String 资源类型。可选值如下: PoolMetricsList items Array
py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。 sleep.py示例: import os os.system('sleep 60m') 图4 预置框架启动方式 如果训练作业使用的是自定义镜像 在创建训练作业时,“创建方式”选择“自
径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing
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:
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
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
ResourceFlavorLabel object 资源规格的标签信息。 表7 ResourceFlavorLabel 参数 参数类型 描述 os.modelarts/scope String 资源规格对应的作业类型。 表8 ResourceFlavorSpec 参数 参数类型 描述