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s实例的Grafana数据源配置代码。 在Grafana中增加数据源。 登录Grafana。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后可根据提示修改密码。 在左侧菜单栏,选择“Configuration > Data Sources”,单击“Add data source”。 图3
间不会造成额外费用增加。更多信息,请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用Cl
认显示“未标注”的音频列表。 在“未标注”页签左侧音频列表中,单击目标音频文件,在右侧的区域中出现音频,单击音频下方,即可进行音频播放。 根据播放内容,在下方“语音内容”文本框中填写音频内容。 输入内容后单击下方的“确认标注”按钮完成标注。音频将被自动移动至“已标注”页签。 图3
但有时候会出现读取速度变慢的现象,并且SFS提示报错"rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed"。 原因分析 根据SFS客户端日志分析出现问题的时间点发现,SFS盘连接的客户端个数较多,在问题的时间点并发读取数据,I/O超高;当前SFS服务端的机制是:
tools" rm -rf /usr/bin/readelf rm -rf /usr/bin/gcc-nm #readelf根据需要决定是否删除 #rm -rf /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/toolkit/
认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后,日志信息如下所示。 父主题: 单机多卡
被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 使用自定义镜像创建训练作业时,在代码目录下载完成后,镜像的启动命令会被自动执行。启动命令的填写规范如下: 如果训练启动脚本用的是py文件,例如train
modelarts.estimatorV2 import Estimator session = Session() #训练脚本里接收的参数,请根据实际情况填写 parameters = [{"name": "mod", "value":"gpu"}, {"name":
程IO都没有变化,则进入资源利用率检测阶段。 资源利用率:在作业进程IO没有变化的情况下,采集一定时间段内的GPU利用率或NPU利用率,并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化,则判定作业卡死。 约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。
帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析,帮助用户整体了解数据的质量。
配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子(matmul
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
用一段时间后,由于用户AI开发业务的变化,对于资源池资源量的需求可能会产生变化,面对这种场景,ModelArts提供了扩缩容功能,用户可以根据自己的需求动态调整。 升级Lite Cluster资源池驱动:当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有
(后面称模板机)的实例ID信息,如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时,cloud-init根据残留目录(含实例ID)判断已经执行过一次,进而不会再执行user-data里面的脚本。 而使用该镜像的服务器B和C,由于实例ID信息和镜像
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
要购买一个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时,ModelArts的资源池会先纳管这个CCE集群,然后根据用户设置的规格创建相应的计算节点(BMS/ECS)。随后,CCE会对这些节点进行纳管,并且ModelArts会在CCE集群中安装npuDr
内,作业所有进程IO都没有变化,则进入资源利用率检测阶段。 资源利用率:在作业进程IO没有变化的情况下,采集一定时间段内的GPU利用率,并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化,则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性,当前卡死检测存在一
相关作业,即可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面,检查是否有“运行中”的Workfl
务。 按需计费:一种后付费模式,即先使用再付费,按照ModelArts计算资源的实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景,可以即开即停。 表1列出了两种计费模式的区别。
访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错,您可以使用Moxing将数据复制至容器中,再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型,进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取