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rFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install Shapely 在Terminal中安装 例如,通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 打开一个
Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下: multiprocessing启动方式有误。 处理方法 可以参考官方文档,如下: """run.py:""" #!/usr/bin/env python
问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
/home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def
网段类型:可选“预置”和“自定义”。 IPV6:开启IPv6功能后,将自动为子网分配IPv6网段,暂不支持自定义设置IPv6网段,该功能一旦开启,将不能关闭。(如果创建网络时未勾选开启IPv6,也可在创建网络后在操作列单击“启动IPv6”,如图3) 图2 创建网络 图3 启动IPv6 单用户最多可创建20个网络。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 购买共享存储硬盘资源(多机训练场景)
必填。表示训练类型,sft表示SFT微调训练。 MASTER_ADDR xx.xx.xx.xx 多机必填,单机忽略。指定主节点IP地址,多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 8 多机必填,单机忽略。节点总数,单机写1,双机写2,8机写8。 NODE_RANK
的路径,为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件 从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地 大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到OBS,再从OBS下载到本地,具体操作如下: 在Notebook中,新建一个大于100MB的“ipynb”文件,使用
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径。 --dataset-type:支持三种
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ http://{listen_ip}:8080/ \ -F images=@seven.jpg 图4 listen_ip获取示例 返回示例 {"mnist_result":
/home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径,推荐使用human-eval-v2-20210705