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Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
在线服务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。
场景介绍 本文介绍如何将客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导，包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。此外，ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境，包含
子账号的权限，由主用户来控制，主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限，从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照ModelArts和其他服务的系统预置策略来举例。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子账号使用ModelArts服务的权限。
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库，快速查看及编辑内容，并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中，选择一个实例，
方式，通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证，无需复杂的签名过程，适合于客户端环境安全可控的场景，如内网系统之间的API调用。在ModelArts中，支持在部署在线服务时开启AppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数）。对于
容的情况，例如transformers包，导致import的时候出现了错误。 用户代码问题，出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致，建议先尝试重建作业，重建后仍然失败，建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。（网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。） 操作步骤 方法1：使用mlx硬件计数器，估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量，统计脚本如下： x=$(cat
Torch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台
约束与限制 需要申请单个模型大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大模型的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者
执行成功后，日志信息如图1所示。 图1 1个计算节点GPU规格worker-0运行日志信息 计算节点个数选择为2，训练作业也可以运行。日志信息如图2和图3所示。 图2 2个计算节点worker-0运行日志信息 图3 2个计算节点worker-1运行日志信息 父主题： 制作自定义镜像用于训练模型
print('OMPI_COMM_WORLD_SIZE: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_SIZE']) print('OMPI_COMM_WORLD_RANK: ' + os.environ['OMPI_COMM_WORLD_RANK'])
nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表，单击文件系统名称，进入详情页面。 在“基本信息”页签获取并记录“Linux挂载命令”。 在ECS服务器中挂载NFS存储。 首先保证对应目录存在，然后输入对应指令即可。命令参考：
本文介绍开发环境场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用Notebook进行调试，数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 开发环境实例生命周期管理
PYTHONPATH=${MA_JOB_DIR}:${PYTHONPATH} 选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。通过系统自动注入的PATH环境变量，可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本。 export
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
demo workflow", steps=[dataset_import] ) 场景三：基于数据集创建节点构建数据集导入节点。数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetIm
在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始，依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点，直至工作流全部运行完成。您需要做的是： 在数据标注节点，待数据标注节点变为橘色即为“等待操作”状态，双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面。前往实例详情页确认
pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配，如arm系统下载了x86的包，python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
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