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huaweicloud.com Port:云上开发环境的端口,即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。 User name:固定为ma-user。 Authentication type:Key pair方式。 Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即
确认信息无误,然后单击“确定”。只有处于“运行中/停止失败”状态的弹性节点Server可以执行停止操作。 停止服务器为“强制关机”方式,会中断您的业务,请确保服务器上的文件已保存。 父主题: Lite Server资源管理
骤请参考创建虚拟私有云和子网。 用户VPC:安装和配置正向代理 在安装正向代理前,需要先购买一台弹性云服务器ECS(镜像可选择Ubuntu最新版本),并配置好弹性EIP,然后登录ECS进行正向代理Squid的安装和配置,步骤如下: 如果没有安装Docker,执行以下命令进行Docker安装
版本的平滑过渡升级。 说明: 当前免费计算规格不支持多版本灰度发布。 “存储挂载” 资源池为专属资源池时显示该参数。在服务运行时将存储卷以本地目录的方式挂载到计算节点(计算实例),模型或输入数据较大时建议使用。 SFS Turbo: 文件系统名称:选择对应的SFS Turbo极速
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 提供的服务必须使用https协议, 且暴露在“8080”端口。请参考https示例。 (可选)在“8080”端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 手动安装vscode-server。 在VS Code的
上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 前提条件 ECS服务器已挂载SFS,请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经创建好,请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。 准备数据 登录coco数据集
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 手动安装vscode-server。 在VS Code的
用户制作的自定义镜像,在本地执行docker run启动,无法正常运行; 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的,需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径,删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务; 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号;
环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in
环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in
ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询
式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号,端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号,请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes
Standard专属资源池进行多机多卡训练 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC/SFS/OBS/SWR/ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: