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有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 父主题: 模型管理
除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注
参数 参数类型 描述 create_at Long 实例创建的时间,UTC毫秒。 duration Long 实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 enable Boolean 是否启用自动停止功能。 type String
e_tools,通过对训练耗时和内存占用的比对分析,定位到具体劣化的算子,帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度,并针对计算和通信分别进行算子级别的比对;将训练占用的总内存,拆分成算子级别的内存占用进行比对。 对于集群训练场景,昇腾提供了集群分析
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时,取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时,此值为空。 model_type String 模型类型
业务失败&硬件正常 隔离故障节点后,系统会在新的计算节点上重新创建训练作业。如果资源池规格紧张,重新下发的训练作业会以第一优先级进行排队。如果排队时间超过30分钟,训练作业会自动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建
示例:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个数据集,数据是存储在OBS中的。按照存储费用结算,那么数据存储到OBS的费用计算如下: 存储费用:数据管理模块的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。具体费用可参见对象存储价格详情。 综上,数据管理的费用
参数 参数类型 描述 create_at Long 实例创建的时间,UTC毫秒。 duration Long 实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 enable Boolean 是否启用自动停止功能。 type String
练作业执行成功后,日志信息如图1所示。 图1 1个计算节点GPU规格worker-0运行日志信息 计算节点个数选择为2,训练作业也可以运行。日志信息如图2和图3所示。 图2 2个计算节点worker-0运行日志信息 图3 2个计算节点worker-1运行日志信息 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
access source image. Check whether the image exists. 请联系技术支持。 正常 源镜像大小计算完成。 Source image size calculated successfully. - 正常 源镜像共享成功。 Source image
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题: 训练作业
是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的地方在于,为了完成AI计算的各种操作,AI平台在任务执行过程中需要访问用户的其他服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了
* 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间,格式为UTC毫秒,如果指定为-1,服务端将按(startTimeInMillis + durationInMinutes * 60 * 1000)计算结束时间,如果计算出的结束时间大于当前系统时间,则使用当前系统时间
是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的地方在于,为了完成AI计算的各种操作,AI平台在任务执行过程中需要访问用户的其他服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了
U上执行。一方面,理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快,此时性能瓶颈主要集中在NPU侧;另一方面,理想情况下NPU侧算子计算流水线一直执行,不会出现NPU等待CPU算子下发即NPU空转的场景,如果存在,则CPU侧算子下发存在瓶颈。 图1 Host算子下发和Device算子执行
nccl_test的总线bandwidth是在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的: 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ,算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法,Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时,返回此字段,取值为:auto。 status String 模型实例运行状态,取值为: ready:已就绪(所有实例已启动) co
件防范Web安全风险,并且通过WAF进行安全防护。 所有承载ModelArts服务的主机部署了主机安全防护产品。包括不限于华为自研HSS或计算安全平台CSP。 ModelArts服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描,能快速发现漏洞并能及时修复。 ModelArts服务通过统一的安全管控平台对云上资源进行安全运维。