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3.909版本,请参考获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx
0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。 查看使用apt包管理方式安装的nvidia软件包, 执行如下命令实现查看和卸载。 dpkg -l | grep nvidia dpkg -l | grep cuda sudo apt-get
制作流程 图1 训练作业的自定义镜像制作流程 场景一:预置镜像满足ModelArts训练平台约束,但不满足代码依赖的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建AI应用,通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理。 图1 AI应用的自定义镜像制作场景一 场景二: 预置镜像既不满足软件环境要求,同时需要放入模型包,在
部署服务:AI应用构建完成后,根据您的业务场景,选择将模型部署成对应的服务类型。 将AI应用部署为实时推理作业 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将AI应用部署为批量推理服务 批量服务
3.908版本,请参考获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6
过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6
是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态:只要训练作业中存在进程IO有变化,进入下一个检测周期。如果在多个检
是否卡死,并在日志详情界面上展示,同时能配置通知及时提醒用户作业卡死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态:只要训练作业中存在进程IO有变化,进入下一个检测周期。如果在多个检
2.9(基于CentOS制作的Linux发行版),经常遇到服务器重启后,操作系统内核无故升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。 原因分析 分析EulerOS内核是如何在不知情的情况下升级的: 首先查看当前操作系统内核。 [root@Server-ddff
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
dia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后,驱动程序可能已经正确配置,从而解决了这个问题。 硬件问题:如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障,那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后,重启系统,可能触发了某种硬件自检或修复机制,从而恢复了正常的带宽。
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
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平台上使用GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.2 python-3.7
包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前在预置的开发环境镜像中是无法实现的。用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或用户第三方镜像来编写Dockerfile,构建出完全适合自己的镜像。
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢失,持久化存储的部分(ho