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部署服务如何选择计算节点规格? 部署服务时,用户需要指定节点规格进行服务部署,界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到,用户可以选择ModelArts提供的规格,也可以使用自定义规格(公共资源池不支持)。 计算节点规格主要是根据用户A
节点当前状态。可选值如下: Available:节点可用 Creating:节点创建中 Deleting:节点删除中 Abnormal:节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加tai
API版本。可选值如下: v2 kind String 节点池类型。可选值如下: NodePool:节点池 metadata CreateNodePoolMetaVO object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池创建请求体。 表13 CreateNodePoolMetaVO
API版本。可选值如下: v2 kind String 节点池类型。可选值如下: NodePool:节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
如何通过ssh登录专属资源池节点? ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题: Standard资源池
API版本。可选值如下: v2 kind String 节点池类型。可选值如下: NodePool:节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
NodePool:节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表4 NodePoolMetadata
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 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_id}/pools/{pool
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点,资源池中至少保留一个节点。 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_i
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
demo workflow", steps=[dataset_import] ) 场景三:基于数据集创建节点构建数据集导入节点。数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetIm
description 模型注册节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 ModelInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的输入名称,只能
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 LabelingInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的输入名称,
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题: 开发Workflow命令参考
结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时,可以使用数据集导入节点先导入新的数据,然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatasetStep来构建数据集版本发布节点,ReleaseDatasetStep结构如下: