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tensor([1.0, 2.0]).cuda()) 报错如下 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 8, in <module> print('E', torch.cuda.get_device_properties(device))
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
Password 设置为从c.从“设置”页签的“Grafana数据源配置信...获取的密码信息。 配置完成后,单击下方的“Save & test”,展示“Data source is working”代表配置数据源成功。 图6 配置数据源成功 父主题: 使用Grafana查看AOM中的监控指标
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dockerfile_path="/home/ma-user/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名,tensorflow2.1是镜像名称,1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")
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节点池管理 查询OS的配额
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换为mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
were not found in your environment: flash_attn 根因:昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施:修改dynamic_module_utils.py文件,将180-184行代码注释掉 vim /home/ma-user/an
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null
服务IP和端口号。 API接口: GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/predict/endpoints?type=host_endpoints 方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号
Integer 当前返回的日志大小(单位:字节)。最大为5兆。 full_size Integer 完整的日志大小(单位:字节)。 表4 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息,调用成功时无此字段。 error_code String
训练作业权限 表1 训练作业(新版)细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建训练作业 POST /v2/{project_id}/training-jobs modelarts:trainJob:create swr:repository:listTags
Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8
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服务IP和端口号。 API接口: GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/predict/endpoints?type=host_endpoints 方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号