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管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。 请注意，数据处理任务删除后不可恢复，请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业，您可以单击操作列的“删除”，删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情
locally"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 原因分析 当前本地网络原因，导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code，选择“Help>About”，并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构，可以在No
在Windows上安装配置Grafana 在Linux上安装配置Grafana 在Notebook上安装配置Grafana 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例，并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令，下载并安装Grafana。
在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件，可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env
此时可以进入debug模式，代码运行暂停在该行，且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的，如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样，会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python Inte
过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G，专属资源池的容器引擎空间的默认为50G，支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 用于训练的自定义镜像的默认用户必须为“uid”为“1000”的用户。 Standard推理的创建模型
创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理？ 问题现象 现象：创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”。 原因分析 可能因为用户工作目录下的code.py和创建kernel依赖的import code文件名称冲突。
Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 方法二（远端）：在VS Code的Terminal中删除“/home/ma-user/.vscode-server/bin/”下正在使用的文件，然后重新进行连接。 ssh -tt
单个弹性公网IP用于单个Server服务器：为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP，该Server服务器独享网络资源。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器：一个VPC配置一个EIP（弹性公网IP），通过NAT网关配置进行EIP资源共享，实现该VPC下的所有Server服务器均可以通过该E
将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 本文介绍了如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。这样重启Notebook实例后，Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境
什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。
您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与ModelArts在同一个区域。如何查看OBS桶与ModelArts的所处区域，请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 建议根据业务情况及使用习惯，选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小（小于100MB）或数据文件少（少于100个），建
本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 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。 在Windows的“服务”中，找到Gra
package管理 conda list #查看当前环境下已安装的package conda list -n myenv #指定myenv环境下安装的package conda search numpy #查找名为numpy的package的所有信息 conda search numpy=1
IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡， Ubuntu20.04场景，在进行nccl-tests时，总线带宽理论峰值可达90GB/s，但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，
xx为Grafana的所在宿主机的IP地址 图1 Prometheus 在HTTP的URL输入框中输入Prometheus的IP地址和端口号，单击Save&Test： 图2 IP地址和端口号 至此，指标监控方案安装完成。指标监控效果展示如下： 图3 指标监控效果 这里使用的是Grafan
_yy.json文件，其中xx表示当前实例的IP地址，yy表示当前实例使用的device_id信息；当实例类型为服务入口实例，local rank_table配置local_ranktable_xx_host.json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：
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