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如何获取本机外网IP? 本机的外网IP地址可以在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取。 图1 查询外网IP地址 父主题: 环境配置相关
执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8.2.0 pip install ipython==8.10.0 pip install
模型转换指定OBS路径。 按需配置。 表2 部署上线所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 部署服务 ModelArts modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后,需要显式配置左侧权限。 LTS lts:logs:list
不是当前子账号创建的。 按需配置。 查看所有实例 ModelArts modelarts:notebook:listAllNotebooks ModelArts开发环境界面上,查询所有用户的实例列表,适用于给开发环境的实例管理员配置该权限。 按需配置。 IAM iam:users:listUsers
给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 查找实例 Notebook页面展示了所有创建的实例。如果需要查找特定的实例,可根据筛选条件快速查找。 参考给子账号配置查看所有Notebook实例的权限后,进入“开发空间>Notebook”页面,打开“查看所有”开关,可以看到IAM
modelarts:workspace:get 创建训练作业和查看训练日志。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后,需要显式配置左侧权限。 modelarts:workspace:getQuotas 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能,则需要配置此权限。 按需配置。 modelarts:tag:list 在训练作业中使用标签管理服务TMS。
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限,实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时,只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限为白名
/home_host/work cd /home_host/work 在迁移onnx pipeline前,首先需要确保原始的onnx pipeline能在昇腾机器的ARM CPU上正常执行。进入容器环境后,安装依赖包。 pip install torch==1.11.0 onnx transformers==4
G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。
单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。
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G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时,日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 在大规模分布
ion/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录,名称改为“mslite_pipeline.py”,迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入: # onnx_pipeline.py from pipeline_onnx_
aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
_step节点停止三个事件,发生这三个事件时,会有消息提醒。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions { "topic_urns" : [ "fengbin26"
bscriptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 subscription_id