检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
URI GET /v1/{project_id}/notebooks/{instance_id}/storage 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是 String Notebook实例ID,可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。
GET /v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/yaml-templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码:
--help Show this message and exit. 表2 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -i / --job-id String 否 查询指定训练任务ID的任务详情。 -n / --job-name String
status to abnormal, the edge node/group(%s) may be abnormal. 请检查边缘池或边缘节点是否正常。 异常 边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment
manifest_info.save(path, session=session, save_mode="a") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String Manifest文件保存路径。 session 否 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。
ining-jobs/{training_job_id}/autosearch-trials/{trial_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id
更新已有服务,支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点,ServiceStep结构如下 表1 ServiceStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限
训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决? 问题现象 在高性能8卡GPU的裸金属上的训练任务突然变慢,以前1个epoch约2小时执行完成,最近1个epoch需要2天才能执行完成,并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi
GET /v1/{project_id}/plugintemplates/{plugintemplate_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 plugintemplate_name
代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/pools/{pool_name}/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String
注意:CPU架构必须选择鲲鹏计算,镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String 节点池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
offset=1, limit=50) # 查询第51-100条记录 print(dataset_list) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_type 否 Integer
标签。 单击“确定”。此时,选中的图片将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录M
设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gallery工具链服务中使用该模型时,只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模型资产是否支持在单机多卡的资源节点上进行并行训练或推理。 README.md - 资产的README内容,支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。
创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于
/usr/bin/nvidia-uninstall sudo /usr/local/cuda-11.7/bin/cuda-uninstaller 验证是否卸载完成。 nvidia-smi nvcc -V dpkg -l | grep peer dpkg -l | grep fabricmanager
两者的所有能力,可以供用户灵活使用。 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称。 是 str title 不填默认使用name的值。 否 str description 描述信息。 否 str create_dir 表示是否自动创建目录,默认为“False”。 否 bool
GPU利用率 步骤4 使用GPT-2模型生成文本 自动式生成文本。 执行以下命令,创建文本生成脚本。 vim generate_text.sh 增加内容如下: #!/bin/bash CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2 VOCAB_FILE=data/gpt2-vocab
查看训练作业资源占用情况 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况,最多可显示最近三天的