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上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
当创建文件系统后,您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统,具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器(Linux)。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后,挂载信息丢失,您可以在云服务器设置重启时进行自动挂载,具体步骤请参考服务器重启后自动挂载指南。 使用对象存储服务OBS作为存储
算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络? 不支持,公共资源池不能打通网络。可通过专属资源池打通网络,使用ModelArts服务。 父主题: Standard资源池
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用,排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常,请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题,请联系技术支持。
在线服务的API接口组成规则是什么? AI应用部署成在线服务后,用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下: https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下: https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx
<密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用,排查3。 在VS Code Terminal里执行如下检查网络。如果网络异常,请执行命令检查端口。 curl -kv telnet://<域名/ip>:<port> 端口有问题,请联系技术支持。
若用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意:训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网,否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训
PyTorch:2.1.0 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:CPU架构必
PyTorch:2.1.0 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:CPU架构必
必填,单击右边的“选择”,从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数,如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。
Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式,可
的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三: 当前无可使用的镜像,需要从0制作
务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。 约束与限制 使用客户端上传镜
弹性文件服务(Scalable File Service,SFS)提供按需扩展的高性能文件存储(NAS),可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用,SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时, 将数据放在SFS盘中, 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时候会出
GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。 步骤一:安装Docker 使用Docker官方脚本安装最新版Docker:
准备一台具有Docker功能的机器,如果没有,建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作,请参考本案例。 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择“公共镜像”,推荐使用ubuntu18
can't be reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: 实例故障
can't be reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: Notebook实例常见错误
设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长,需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时,会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障,导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复,并可以在上一次训练中断的基础上继续训练,而不用从头开始。
自己编写了很多自定义的业务逻辑,这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败,需要能够排查出哪里有问题。 处理方法 服务部署失败后,进入服务详情界面,查看服务部署日志,明确服务部署失败原因(用户代码输出需要使用标准输入输出函数,否则输出的内容不会呈现到前端页面日志)。根据日志中提示的报错信息找到对应的代码进行定位。