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获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令,可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示,表示将服务器上的文件“D:\workplace\m
单个弹性公网IP用于单个Server服务器:为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP,该Server服务器独享网络资源。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器:一个VPC配置一个EIP(弹性公网IP),通过NAT网关配置进行EIP资源共享,实现该VPC下的所有Server服务器均可以通过该E
PC的方式,使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内,实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一:打通VPC 通
工作流运行页面:单击右上角的“启动”按钮,出现启动Workflow询问弹窗,单击“确定”。 工作流参数配置页面:单击右上角的“启动”按钮,出现启动Workflow询问弹窗,单击“确定”。 启动Workflow后,运行过程中将会按需收费,请关注实例状态,完成后的工作流请及时停止,避免产生不必要的费用。
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后,单击“远程登录”,可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
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PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” 问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时,必现如下报错: “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突,具体可参看文档。
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
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附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
CREATING:创建中 STARTING:启动中 STOPPING:停止中 DELETING:删除中 RUNNING:运行中 STOPPED:已停止 SNAPSHOTTING:快照中(保存镜像时的状态) CREATE_FAILED:创建失败 START_FAILED:启动失败 DELETE_FAILED:删除失败
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业