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在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制? ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过容器引擎空间大小时,会提示镜像内空间不足。 当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器引擎空间的默认为50
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化,新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性,提升云上资源的安全。为保障您的网络安全,建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题:
k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复 客户侧 资源的授权,访问控制 保证应用的供应链安全,依赖和自身的安全性,安全扫描、审计和准入校验机制,保证制品源头的安全性 权限配置和凭证下发权限最小化
业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的,意味着对于一个用户,必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限(且该权限覆盖至当前的工作空间),他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户,其所有操作均相当于在“def
业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的,意味着对于一个用户,必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限(且该权限覆盖至当前的工作空间),他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户,其所有操作均相当于在“def
train_url to an empty obs directory”。 原因分析 对于不支持断点训练的模型,如果选择训练输出路径不是空目录,会出现该报错。 处理方法 对于不支持断点训练的模型,请您将模型的输出路径train_url设置为空目录。 父主题: 预置算法运行故障
韧性特指安全韧性,即云服务受攻击后的韧性,不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
在灵活性上有其独特的优势,而NPU上的执行目前还是依赖于算子的下发,对于NPU构造的理解是昇腾训练迁移中必备的知识,只有对于昇腾有基础理解,配合一些诊断工具,面对复杂问题时,才能进行进一步诊断与定位,进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上,确保一
Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作,需要严格按照操作指导进行,否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中:对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低:高、中风险等级外的其他高危操作。 表1
ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换模型的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时,会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配,则会立即训练失败,避免后续无意义的运行时长。 解决方案 专属资源池的Ascend驱动版本需与训练基础镜像中的Cann软件版本版本匹配。
管理员和开发者权限分离 对于中小规模团队,管理员希望对ModelArts资源进行主导分配,全局控制,而对于普通开发者只需关注自己实例的生命周期控制。对于开发者账号,一般不会具有te_admin的权限,相应的权限也需要主账号进行统一配置。本章节以使用Notebook进行项目开发为例
东-上海一、华南-广州。 ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中:对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低:高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 操作及其对应风险
运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太大需要更多的内存。如果因业务原因需要更多内存,请升级在线服务选择更大内存规格的计算节点。 父主题: 服务部署
iling参数,确保能采集到16步的数据。 对于所有step稳定劣化的场景,避免采集第一个step的profiling即可,可以采集任意step如第15个step即可。 对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景,则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend
在AI业务开发以及运行的过程中,一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题,在ModelArts的AI开发最佳实践中,通过容器镜像的方式将运行环境进行固化,以这种方式不仅能够进行依赖管理,而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容
状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头。
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传OBS(