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间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性，当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑（如长时间sleep）导致的卡死，请忽略。 如果对于误检有疑问或者卡死问题无法自
创建ModelArts数据校验任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和AI应用调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API，以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenize
专属资源池VPC打通 通过打通VPC，可以方便用户跨VPC使用资源，提升资源利用率。 在“网络”页签，单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中，打开“打通VPC”开关，在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
sh后生成此目录,容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenize
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运
订阅的AI应用一直处于等待同步状态，可能原因如下： 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务，需获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能。 您未被授权执行该操作。执行同步操作时报错：ModelArts.0108: 您未被授权执行该操作。 订阅已过
量是否过大，占用过多存储空间会出现inode耗尽的情况，导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export
且支持多模型并发、动态batch等功能，能够提高GPU的使用率，改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型
专属资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。 按需计费 规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 包年/包月 规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 计费示例 以下案例中出现的资源规格和费用价格仅供参考，实际价格请参见各服务价格详情。 示例：使用按需计费的专属资源池。计费项：计算资源费用
搜索ModelArts使用的委托，例如“modelarts_agency”，单击委托名称进入“基本信息”页面。 单击“授权”，添加Tenant Adiministrator权限，按操作指引完成授权。 授权完成后，重新“启动”边缘服务，观察状态是否正常。 原因分析2 部署边缘服务时，使用到IEF
按需转包年/包月 如果您需要长期使用当前按需购买的ModelArts专属资源池，可以将该专属资源池转为包年/包月计费模式，以节省开支。按需计费变更为包年/包月会生成新的订单，用户支付订单后，包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
录下图片相似度差距较大的数据。 建议该参数和“prototype_sample_path”配合使用，可以提高数据清洗的准确性。 请输入一个真实存在的OBS目录，且以obs://开头。如：obs://obs_bucket_name/folder_name n_clusters 否 auto
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