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图1 安装VS Code插件 创建训练作业 单击左侧导航的图标,单击“登录”进入登录页面,输入对应的登录信息。 单击“获取AccessKey”即可跳转到AK/SK获取教程页面。 图2 登录VS Code插件 登录后,VS Code自动同步ModelArts中的训练作业列表,并进入开
自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装obsu
NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下:
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed” VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开 VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决? 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 当前本地网络原因,导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法
(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
|──Dockerfile 代码上传至SFS Turbo 将AscendFactory代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx
加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速。 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力,线上线下协同开发,开发训练一体化架构,支持大模型分布式部署及推理。
后的Lite资源池详情页面中通过“标签”页签设置标签信息。 管理 登录凭证 集群登录方式,可以设置密码登录,也可以设置密钥对登录。 密码登录:默认用户名为root,用户自己设置密码。 密钥对(KeyPair)登录:可以选择已有的密钥对,或者单击右侧的“创建密钥对”,先去创建一个密钥对。
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train
750,不能为其他权限; 用户自定义镜像使用远程SSH功能,OpenSSH版本要兼容或高于8.0; 用户制作的自定义镜像,在本地执行docker run启动,无法正常运行; 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的,需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态
专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 公共资源池 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制(QPS) 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核,默认启用。 开关打开(默认打开)
选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 流量限制(QPS) 设置待部署模型的流量限制QPS。 单位:次/秒 说明: 在部署过程中出现错误码“ModelArts.4206”时,表示QPS请求数量达到限制,建议等待限流结束后再重启服务。 实例数 设置服务器个数。 推荐实例数 =
用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 订阅并使用AI案例 登录“AI Gallery”。 选择“案例库”,在下拉框中单击“案例库 >”,进入AI案例库首页,该页面展示了所有共享的案例。