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镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点,以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。) 操作步骤 方法1:使用mlx硬件计数器,估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量,统计脚本如下: x=$(cat
Torch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机,操作系统ubuntu-18.04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台
本地目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查(即自动重启)功能同时使用。在创建训练作业页面,开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练
print('OMPI_COMM_WORLD_SIZE: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_SIZE']) print('OMPI_COMM_WORLD_RANK: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_RANK'])
print('OMPI_COMM_WORLD_SIZE: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_SIZE']) print('OMPI_COMM_WORLD_RANK: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_RANK'])
nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表,单击文件系统名称,进入详情页面。 在“基本信息”页签获取并记录“Linux挂载命令”。 在ECS服务器中挂载NFS存储。 首先保证对应目录存在,然后输入对应指令即可。命令参考:
本文介绍开发环境场景下子账号所需的基本使用权限,您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用Notebook进行调试,数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 开发环境实例生命周期管理
成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal
pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法,建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法,建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”,出现报错“RuntimeError: The server
内置属性:标签展示的颜色,为色彩的16进制代码,默认为空。例如:“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性:物体检测标签的默认形状(物体检测标签专用属性),默认为空。可选值如下: bndbox:矩形。 polygon:多边形。 circle:圆形。 line:直线。
Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成:“DatasetName-VersionName.manifes
代码,默认为空。例如:“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性:物体检测标签的默认形状(物体检测标签专用属性),默认为空。可选值如下: bndbox:矩形。 polygon:多边形。 circle:圆形。 line:直线。
即切换使用新域名。为保障持续提供推理服务,请您及时更新业务中的预测API的域名。 如果您使用的是VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,预测API切换域名后,由于内网VPC无法识别公网域名,请提交工单联系华为云技术支持打通网络。 父主题: 产品变更公告
使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 训练作业训练失败报错:TypeError:
代码,默认为空。例如:“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性:物体检测标签的默认形状(物体检测标签专用属性),默认为空。可选值如下: bndbox:矩形。 polygon:多边形。 circle:圆形。 line:直线。
PYTHONPATH=${MA_JOB_DIR}:${PYTHONPATH} 选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动,因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。通过系统自动注入的PATH环境变量,可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本。 export
pip源中不存在该包,当前默认pip源为pypi.org中的包,请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配,如arm系统下载了x86的包,python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
修改模型服务QPS 流量限制QPS是评估模型服务处理能力的关键指标,它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长,影响满意度。因此,能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。
如果资源中存在游离节点,即没有被纳管到资源池中的节点,可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。 续费/开通自动续费/修改自动续费 对于包