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import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换未mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f: self.label = json.load(f) 预处理方法、实际推理请求方法和后处理方法中的接口传入
访问ModelArts,在镜像管理中选择注册镜像,如图所示: 图4 注册镜像 选择已上传的镜像源,架构选择ARM,类型勾选CPU和ASCEDN,完成镜像注册。 图5 选择已上传的镜像源 父主题: 准备工作
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
三个参数显示的支持值与算法管理模块的超参设置对应。 完成超参搜索作业的创建后,训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后,可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”,取值为“true”,具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。
- 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本,如:Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务,以及容器中OS版本,HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。
import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。
-200.tar", '/cache/tiny-imagenet-200.tar') os.system('cd /cache; tar -xvf tiny-imagenet-200.tar > /dev/null 2>&1') 父主题: MoXing
宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
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。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前,华为云已在全球多个地域开放云服务,您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域?
cd Swin-Transformer sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时,每行结尾是\r\n,而在Linux系统中行每行结尾是\n,所以在Linux系统中运行脚本时,会认为\r是一个字符,导致运行报错“$'\r': command
GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。
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通过torch.distributed.launch命令启动训练的启动文件 └─torchrun.sh # 使用自定义镜像功能,通过torch.distributed.run命令启动训练的启动文件 torch_ddp.py内容如下: import os