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GPU A系列裸金属服务器没有任务但GPU被占用如何解决 问题现象 服务器没有任务,但GPU显示被占用。 图1 显卡运行状态 处理方法 nvidia-smi -pm 1 父主题: Lite Server
在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境? 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境,因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是,在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境: source /home/
模型文件)推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建AI应用的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建AI应用,制作自定义镜像。 推荐在开发环境Notebook中调试模型包,制作自定义镜像。请参考在开发环境中构建
GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? 问题现象 GP Ant8支持RoCE网卡, Ubuntu20.04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linu
A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方notebook示例可直接运行。 缺点:由于是容器化环境因此不如裸机方式灵活,例如不支持root权限操作、驱动更新等。 环境开通指导参考:Notebook环境创建。 样例演示可参考Notebook样例:Stable
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签,包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时,表示删除该样本的标签。 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。
量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览,以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。 删除镜像 删除镜像对象,对于
容器提供的健康检查接口调用失败。容器健康检查接口调用失败,原因可能有两种: 镜像健康检查配置问题 AI应用健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建AI应用后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。
钟。详细操作请参考保存Notebook镜像环境。 查看所保存的镜像 保存后的镜像可以在ModelArts控制台“镜像管理”页面查看到该镜像详情。单击镜像的名称,进入镜像详情页,可以查看镜像版本/ID,状态,资源类型,镜像大小,SWR地址等。 步骤5:使用SDK提交训练作业 本地调
以出行场景的司乘安全算法为例,介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像在ModelArts构建成AI应用。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的AI应用部署为在线服务。
A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器,单台服务
steps=[model_registration] ) 从自定义镜像中注册模型 import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点,输入来源于自定义镜像地址 # 定义镜像数据 swr = wf.data.SWRImagePla
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。 表格中的部分工具已集成到ModelArts基础镜像中(镜像地址详见基础镜像章节),若您使用的是ModelArts基础镜像,可先尝试直接使用工具命令,如果相关命令不存在则需要参考工具安装指导自行安装。 表1 ModelArts昇腾迁移调优工具总览表
使用从容器镜像中选择创建AI应用时,在构建镜像环节,需要采用业界公开的可信基础镜像,例如来自OpenEuler,Ubuntu等的发布镜像,镜像运行用户需要创建非root普通用户,不能采用root用户直接运行。镜像中只安装运行时依赖的安全包,减少镜像的大小,同时安装包需要更新到最新的
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
更新服务配置 功能介绍 更新模型服务配置。也可以使用此接口启停服务。 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 PUT /v1/{project_id}/services/{service_id}