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Lite Cluster资源管理介绍 在ModelArts控制台,您可以对已创建的资源进行管理。通过单击资源池名称,可以进入到资源池详情页,您可以在详情页进行下述操作。 管理Lite Cluster资源池:ModelArts支持对资源池进行管理,包括续费、开通/修改自动续费、扩容、
下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未达到50GB,只有默认的
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件。 查看性能
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应修改重要参数表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件
创建训练任务 调试代码 创建训练任务之前,建议先调试代码。 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储,超过后会导致实例重启,ImageNet数据集大小超过该限制,因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试(Notebook调试方法与使用Notebook
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
通过VPC高速访问通道的方式访问在线服务 背景说明 访问在线服务的实际业务中,用户可能会存在如下需求: 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此,ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道,用户的业务请求不需要经过推理平台
通过运行的实例保存成容器镜像 功能介绍 运行的实例可以保存成容器镜像,保存的镜像中,安装的依赖包(pip包)不丢失,VS Code远程开发场景下,在Server端安装的插件不丢失。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3
删除DevServer实例 功能介绍 删除DevServer实例。 接口约束 暂无约束 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 DELETE /v1/{project_id
停止DevServer实例 功能介绍 停止DevServer实例。 接口约束 暂无约束 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
ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中,用户可能会存在如下需求: 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此,ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道
查询DevServer实例详情 功能介绍 查询DevServer实例详情。 接口约束 暂无约束 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 GET /v1/{project_id
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况,并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
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
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的
查询训练作业详情 功能介绍 查询训练作业详情。 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 GET /v2/{project_id}/training-jobs/{