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操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件(ipynb文件),创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面,填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写 Job name:定时任务名称。 Enviro
引擎版本,引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填,选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练
按照页面提示跳转到费用中心进行续费操作。 弹性节点Server:在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Server”页面中,在对应Server资源名称右侧,单击,选择“续费”,按照页面提示跳转到费用中心进行续费操作。 在费用中心续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练
ID不同,如果要退订Server,需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。 单击顶部“费用”,进入费用中心,单击“订单管理 > 退订与退换货”。 图4 退订与退换货 在搜索框实例ID信息,确认信息无误后,单击右侧“退订资源”。 图5 搜索实例ID
Server服务器创建时绑定的虚拟私有云,单击链接可跳转到虚拟私有云详情页。 裸金属服务器 Lite Server服务器为一台裸金属服务器,单击链接可跳转至对应弹性裸金属服务器的详情页。 镜像 Lite Server服务器的镜像。 创建时间 Lite Server服务器的创建时间。
AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。
on_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 e
iling并上传至OBS。选择任意镜像如PyTorch,创建一个2U8GB CPU规格(如果CPU资源充足,建议创建8U32G的分析环境)的notebook开发环境。在notebook中使用performance advisor插件进行性能分析,源数据选择OBS并指定profil
real-time和batch服务类型可选。部署服务时使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID,使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常;该参数优先级高于cluster_id,配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的cluster_id
on_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 e
Standard专属资源池提供的计算资源,结合SFS和OBS存储,在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师,同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU)
true:默认值,复制镜像模式,无法极速创建AI应用,SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false:不复制镜像模式,可极速创建AI应用,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 description String 模型描述信息。 project String
按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心 > 账单管理”页面将生成如下三条账单信息: 按需:2023/04/18 15:00:00 ~ 2023/04/18 16:00:00,在15:29:16 ~ 16:00:00间产生费用 按需:2023/04/18 16:00:00
offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state
ArgumentParser() parser.add_argument('--data_url', type=str, default=None, help='obs path of dataset') args, unparsed = parser.parse_known_args() 父主题: 云上迁移适配故障
2核 8GB", "sold_out" : false, "storages" : [ "EVS", "OBSFS", "EFS", "OBS" ], "vcpus" : 2 } ], "pages" : 1, "size" : 1, "total"
0 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/data" # NoteBook存放数据路径
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练