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供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久,却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程,也简化了打包应用的库和依赖,甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包,这个包
使用pip install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install
使用ModelArts Standard专属资源池训练的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时,需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费,即按购买的存储容量和时
如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: 数据存储
com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求: 建议用户使用VS Code 1.85.2版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1
使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议? 系统默认使用https。如果您想使用http,可以采取以下两种方式: 方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在使用自定义镜像导入模型时
业来构建模型 使用自定义镜像创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架,您可以将算法构建为一个自定义镜像,通过自定义镜像创建训练作业。 使用已有算法创建训练作业 算法管理中,管理了用户自己创建的算法和AI Gallery订阅的算法,您可以使用算法管理中的算法,快速创建训练作业,构建模型。
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用。
ModelArts支持云审计的关键操作 公有云平台提供了云审计服务。通过云审计服务,您可以记录与ModelArts相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称
theus.yml \ prom/prometheus 这里使用的是Prometheus最基本的功能,如有更高级的诉求,可参考prometheus的官方文档。 5、安装Grafana 运行社区最新发行的Grafana版本: docker run -d -p 3000:3000
ow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。
Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传OBS(对象桶或并行文件系统),然后从OB
速了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。更多MaaS服务的使用指导请参见用户指南。 操作流程 开始使用如下样例前,请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤2:创建我的模型:使用模型广场的模型框架创建自定义模型。 步骤3:部署模型服务:使用创建成功的自定义模型部署模型服务。 步
ork/ 当存在两个以及以上工程的log时,界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。 图1 MindInsight界面(2) Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分,而训练看板的标签包含:标量可视化、参数分布图可
路径不存在,请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在
务器,获取所需的云上物理资源,充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。 本文旨在帮助您了解Lite Server的基本使用流程,帮助您快速上手,使用流程包含以下步骤。 图1 使用流程 资源开通 由于Server为一台裸金属服务器,因此需要先购买资源后才能使用。 首先请先联
实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS Code
使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练的速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook
自动诊断工具MA-Advisor使用指导 自动诊断工具MA-Advisor简介 MA-Advisor使用指导 昇腾迁移融合算子API替换样例 AI CPU 算子替换样例 父主题: PyTorch迁移性能调优
给用户组。为了方便用户的权限管理,各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。如果预置的策略不能满足您的细粒度权限控制要求,则可以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型