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ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化,构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群,提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力,满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。
优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG(API网关)的限制,模型单次预测的时间不能超过40S,超过后系统会默认返回Timeout错误。
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX类型的报错
ECS获取基础镜像 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:C
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致专属池上的VPCEP终端节点无法创建,该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。 处理方法 选择其他网段的ModelArts网络重建资源池即可解决网段冲突问题。 父主题: 资源池
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roce_id 否 String 服务器RoCE网络ID。 security_group_id 是 String 服务器所在的安全组ID。 subnet_id 是 String 服务器所在子网ID。 vpc_id 是 String 服务器所在虚拟私有云ID。 表5 EvsVolume 参数
sh”。其中,启动脚本的完整代码请参见代码示例。 (可选)启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web
监控概述请参考BMS官方文档。除文档所列支持的镜像之外,目前还支持Ubuntu20.04。 监控指标采样周期1分钟。当前监控指标项已经包含CPU、内存、磁盘、网络。在主机上安装加速卡驱动后,可以自动采集的相关指标。此处仅展示NPU相关指标,其他指标项请参考CES Agent支持的指标列表。 表1 NPU指标列表
ECS获取和上传基础镜像 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:C
Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使
的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。
ping命令是一种基于ICMP协议(Internet Control Message Protocol)的网络诊断工具,利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向规则中没有包含ICMP协议,就会出现ping不通的问题。 处理方法 在当前安
影响模型Loss收敛的原因是多方面的:首先,数据问题可能导致不收敛,例如数据预处理不完善;其次,模型的训练超参数也同样会导致类似的情况;另外,网络随机参数初始化差异以及典型场景(例如Dropout和数据集Shuffle等操作)都可能在训练阶段Loss层面引入误差;再者,模型本身的算法