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Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 可以在本地的ssh config文件中对这个Notebook配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”,如下参考所示: Host
训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业参数有两种来源,包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下: 创建训练作业时,“输入”支持配置训练的输入参数名称(一般设置为“data_url”),以及输入数据的存储位置,“输出”支持配置训练的输出参数名称(
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
问题现象 启动tensorboard后,打开tensorboard提示502 bad gateway,或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动tensorboard对应的summary目录错误,导致tensorboard启动失败。 启动
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择
管理在线服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择
按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务 查询团队标注任务详情 启动团队标注任务 更新团队标注任务 删除团队标注任务 创建团队标注验收任务 查询团队标注验收任务报告 更新团队标注验收任务状态 查询团队标注任务统计信息
otebook实例。 报错503 如果出现503错误,可能是由于该实例运行代码时比较耗费资源。建议先停止当前Notebook实例,然后重新启动。 报错504 如果报此错误时,请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见:https://www.huaweicloud.com/service/contact
otebook实例。 报错503 如果出现503错误,可能是由于该实例运行代码时比较耗费资源。建议先停止当前Notebook实例,然后重新启动。 报错504 如果报此错误时,请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见:https://www.huaweicloud.com/service/contact
工作流运行页面:单击右上角的“启动”按钮,出现启动Workflow询问弹窗,单击“确定”。 工作流参数配置页面:单击右上角的“启动”按钮,出现启动Workflow询问弹窗,单击“确定”。 启动Workflow后,运行过程中将会按需收费,请关注实例状态,完成后的工作流请及时停止,避免产生不必要的费用。
本地导入的算法有哪些格式要求? ModelArts支持导入本地开发的算法,格式要求如下: 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数(含文件、文件夹数量)不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题: 功能咨询
0% 原因是代码运行卡死导致被进程清理,GPU显存没有释放;或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理,需要释放下显存,清理GPU,然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存,建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器./work目录下。 父主题: Notebook实例常见错误
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 模型使用CV2包部署在线服务报错
modelarts:service:delete - √ √ 启动停止服务 PUT /v1/{project_id}/services/{service_id} (request body携带status信息) modelarts:service:action - √ √ 启动停止边缘节点服务实例 PUT /
会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。 通过task nam
Code或SSH工具直接连接到容器中进行开发,需要进行以下配置。 进入容器后,执行SSH启动命令来启动SSH服务: ssh-keygen -A /usr/sbin/sshd # 查看ssh进程已启动 ps -ef |grep ssh 设置容器root密码,根据提示输入密码: passwd
Oracle 1521 Oracle通信端口,弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server Remote Desktop Services 3389 Windows远程桌面服务端
Default port http_port 3128 然后设置主机目录和配置文件权限如下: chmod 640 -R /etc/squid 启动Squid实例 docker run -d --name squid -e TZ=UTC -v /etc/squid:/etc/squid
问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候,出现如下报错: RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下: multiprocessing启动方式有误。 处理方法 可以参考官方文档,如下: