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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
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
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
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。
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
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
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 /
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
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：
在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后，当在线服务进入到“运行中”状态后，进行预测，预测请求发出后，收到的响应不符合预期，无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测： 方式1：在Mode
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-use
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-use
创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-use
ModelArts提供的Notebook实例是以ma-user启动的，用户进入实例后，工作目录默认是“/home/ma-user/work”。 创建实例，“/home/ma-user/work”目录下挂载的数据，在实例停止、重新启动后依然保留，其他目录下的内容会还原。 父主题： CodeLab
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