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在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 若本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于Windows操作系统的PC。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。
uncorrectable ECC error encountered 原因分析 由于ECC错误,导致作业运行失败。 处理方法 当ECC错误且计数超过64时,系统会自动隔离故障节点,重启训练作业确认故障是否解决。如果未隔离的节点导致训练作业再次失败或卡死,请联系技术支持处理。 父主题: 业务代码问题
创建导入任务 功能介绍 创建数据集的导入任务:从存储系统导入样本、标签到数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_
(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 若本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS
使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议? 系统默认使用https。如果您想使用http,可以采取以下两种方式: 方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在使用自定义镜像导入模型时
UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中,系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称,导致参数无法解析,日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义,代码示例如下: parser
Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS Code软件。 用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境,详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于“运行中
ing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统,提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP
Error 802原因为缺少fabricmanager,可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.servcie不工作: 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。
通过API接口选择自定义镜像导入创建AI应用,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。
境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API E
on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker
在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,
自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。
当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。
ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,则下载:mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,则下载:mindspore-lite-2
Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称,并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo,相同的文件系统只能挂载一次