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可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。命令如下: cd /home/ma-user/mode
cfg reboot 第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像,其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件,用于在启动计算机时加载操作系统, 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件,以便在下次启动时加载新的内核。
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net
可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行
可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行
(可选)配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,为确保GPU/Ascend资源能够正常使用,需要配置好对应的驱动。 Cluster支持两种配置驱动的方式: 方式一:购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 方式二:通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级
本文以弹性裸金属作为开发环境。弹性裸金属支持深度自定义环境安装,可以方便地替换驱动、固件和上层开发包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导,使用ModelAr
on Ubuntu。MiniConda与tflite安装包为第三方安装包,ModelArts不对其安全相关问题进行负责,如用户有安全方面的需求,可以对该安装包进行加固后发布成同样名称的文件上传到构建节点。 制作自定义镜像 确认Docker Engine版本。执行如下命令。 docker
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,若直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b
可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b
导入模型后部署服务,提示磁盘不足 问题现象 用户在导入模型后,部署服务时,提示磁盘空间不足:“No space left on device”。 原因分析 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Docker
20.04内核自动升级? 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后,系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能,则系统将自动下载和安装可用的更新,这可能导致系统在不经意间被重启,如果使用的软件依赖于特定版本的内核,那么当系统自动更新到新的内核版本时,可能
可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b
表单击“部署”,可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”,详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能: 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面,单击技能名称左侧,在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用,详情请参见安装技能。
仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。 步骤一:安装Docker 使用Docker官方脚本安装最新版Docker: curl https://get.docker.com | sh sudo systemctl
在docker机器中并执行如下命令,即可完成环境配置。 bash install_on_ubuntu1804.sh 图3 配置成功 source /etc/profile 安装脚本依次执行了如下任务: 安装docker。 如果挂载了GPU,则会安装nvidia-docker2,用以将GPU挂载到docker容器中。
install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。 加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。 父主题: 实例故障